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基于高斯过程与批量汤普森抽样的动态定价策略
1
作者
毕文杰
王荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第16期303-311,共9页
考虑短期内需求不确定情况下同类型产品的定价策略研究,引入高斯过程进行需求函数的学习,利用批量汤普森算法建立基于探索-利用的两阶段学习和决策过程的定价模型。在利用提出的GP-PTS(Gaussian process-parallel Thompson sampling)算...
考虑短期内需求不确定情况下同类型产品的定价策略研究,引入高斯过程进行需求函数的学习,利用批量汤普森算法建立基于探索-利用的两阶段学习和决策过程的定价模型。在利用提出的GP-PTS(Gaussian process-parallel Thompson sampling)算法完成数值实验和某平台出行的真实数据应用后得出的结果表明:算法的精准度取决于特征是否完备,若给定一个先验且产品特征完备时,基于GP-PTS算法模拟出来的价格会取得比目前平台价格策略更好的收益,为企业在短期内进行定价决策提供良好借鉴。
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关键词
动态定价
高斯过程
汤普森抽样
批量贝叶斯优化
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题名
基于高斯过程与批量汤普森抽样的动态定价策略
1
作者
毕文杰
王荣
机构
中南大学商学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第16期303-311,共9页
基金
国家自然科学基金重大研究计划(91646115)。
文摘
考虑短期内需求不确定情况下同类型产品的定价策略研究,引入高斯过程进行需求函数的学习,利用批量汤普森算法建立基于探索-利用的两阶段学习和决策过程的定价模型。在利用提出的GP-PTS(Gaussian process-parallel Thompson sampling)算法完成数值实验和某平台出行的真实数据应用后得出的结果表明:算法的精准度取决于特征是否完备,若给定一个先验且产品特征完备时,基于GP-PTS算法模拟出来的价格会取得比目前平台价格策略更好的收益,为企业在短期内进行定价决策提供良好借鉴。
关键词
动态定价
高斯过程
汤普森抽样
批量贝叶斯优化
Keywords
dynamic pricing
Gaussian process
Thompson sampling
parallel Bayesian optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯过程与批量汤普森抽样的动态定价策略
毕文杰
王荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
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