本文介绍了一种基于历史销售数据和机器学习的价格优化算法，能够最大化商品利润，实验结果显示总毛利润提高约8.2%。同时，提出了结合预测算法和优化技术的上下文随机双层优化框架，以解决不确定性决策问题，并开发了高效的双循环梯度方法，验证了其理论结果和计算复杂度。

本文介绍了一种基于历史销售数据和机器学习的价格优化算法，旨在最大化商品利润，实验结果显示总毛利润提高约8.2%。研究还探讨了动态定价、个性化定价及鲁棒优化模型，并提出多种算法以提升收益和推荐准确性。

本文提出了一种基于深度学习的停车场占用率和价格预测模型，并结合一次性价格优化方法，提高了预测准确性和优化效率。同时，研究探讨了动态调整停车服务价格以改善城市空气质量的可行性。