需要在线学习的Stackelberg后悔最小化框架用于新闻亭定价游戏

Kernkonzepte

本文提出了一个基于Stackelberg博弈的在线学习框架,用于解决供应商和零售商在新闻亭定价游戏中的需求学习和最优定价问题。该框架利用线性上下文臂章算法,在不完全信息的情况下,为领导者和追随者提供了理论保证,最小化Stackelberg后悔。

Zusammenfassung

本文研究了一个涉及两个学习代理的重复Stackelberg博弈问题,即供应商(领导者)和零售商(追随者)在新闻亭定价游戏中的动态定价。

1. 在完全信息设置下,证明了存在唯一的Stackelberg均衡。
2. 提出了一种基于线性上下文臂章算法的在线学习算法,用于解决需求参数的学习和最优定价问题。
3. 提供了该算法收敛到近似Stackelberg均衡的理论保证,并给出了有限时间后悔界。
4. 通过经济模拟展示了该算法在有限时间累积后悔方面优于基准算法。

Statistiken

在完全信息设置下,存在一个唯一的纯策略Stackelberg均衡。
提出的在线学习算法可以保证收敛到近似Stackelberg均衡,并给出了有限时间后悔界。
经济模拟表明,该算法在有限时间累积后悔方面优于基准算法。

Zitate

无

Wichtige Erkenntnisse aus

A Stackelberg Regret Minimizing Framework for Online Learning in Newsvendor Pricing Games

by Larkin Liu,Y... um arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00203.pdf

Tiefere Fragen

如何在更广泛的供应链网络中推广该Stackelberg博弈框架,考虑多个供应商和零售商之间的竞争

このStackelberg博弈框架をより広範囲のサプライチェーンネットワークに拡張するためには、複数のサプライヤーと小売業者間の競争を考慮する必要があります。この拡張では、各サプライヤーが独自のリーダーとして行動し、各小売業者がフォロワーとして行動すると仮定します。各サプライヤーは、自社の製品の最適な卸売価格を決定し、各小売業者はその価格に基づいて最適な仕入数量と販売価格を決定します。このように、複数のサプライヤーと小売業者が競争する状況において、Stackelberg博弈を適用することで、各企業の最適な戦略を見つけることが可能です。

如何在不同的需求模型和不确定性设置下扩展该框架,例如非线性需求函数或非高斯噪声

このフレームワークを異なる需要モデルや不確実性設定に拡張することは可能です。例えば、非線形需要関数や非ガウスノイズなどの場合、パラメータの推定や最適化アルゴリズムを適応させる必要があります。非線形の需要関数や非ガウスノイズの場合、パラメータの推定や最適化はより複雑になりますが、適切なアルゴリズムや数学的手法を使用することで、このフレームワークを拡張することが可能です。

该框架是否可以应用于其他涉及多个自主代理的经济互动,如拍卖市场或电力市场

このフレームワークは、他の経済的相互作用にも適用可能です。例えば、オークション市場や電力市場など、複数の独立したエージェントが競争する状況においても、このStackelberg博弈フレームワークを適用することができます。各エージェントが自己利益を最大化するための最適な戦略を見つけるために、このフレームワークを使用することで、市場の効率性や経済的な結果を改善することが可能です。