本研究提出了一种新的记忆实例门控变换器（MIGT）框架，旨在解决深度强化学习在波动股市中的投资组合管理问题，取得了9.75%的收益提升和2.36%的风险收益比提高。

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。