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1.
We consider the problem of nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand and show that the problem may be formulated as an online model-free stochastic program, which can be solved by the classical Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation (KWSA) algorithm. We prove that the expected cumulative regret of the KWSA algorithm is bounded above by where κ1, κ2 are positive constants and T is the number of periods for any T = 1, 2, … . Therefore, the regret of the KWSA algorithm grows in the order of , which achieves the lower bounds known for parametric dynamic pricing problems and shows that the nonparametric problems are not necessarily more difficult to solve than the parametric ones. Numerical experiments further demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed KW pricing policy by comparing with some pricing policies in the literature.  相似文献   
2.
Products with short life cycles are becoming increasingly common in many industries, such as the personal computer (PC) and mobile phone industries. Traditional forecasting methods and inventory policies can be inappropriate for forecasting demand and managing inventory for a product with a short life cycle because they usually do not take into account the characteristics of the product life cycle. This can result in inaccurate forecasts, high inventory cost, and low service levels. Besides, many forecasting methods require a significant demand history, which is available only after the product has been sold for some time. In this paper, we present an adaptive forecasting algorithm with two characteristics. First, it uses structural knowledge on the product life cycle to model the demand. Second, it combines knowledge on the demand that is available prior to the launch of the product with actual demand data that become available after the introduction of the product to generate and update demand forecasts. Based on the forecasting algorithm, we develop an optimal inventory policy. Since the optimal inventory policy is computationally expensive, we propose three heuristics and show in a numerical study that one of the heuristics generates near‐optimal solutions. The evaluation of our approach is based on demand data from a leading PC manufacturer in the United States, where the forecasting algorithm has been implemented. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.  相似文献   
3.
针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点,引入基于逆向学习的强化学习方法,将指挥员或专家的演示作为学习对象,通过分析舰载机的甲板活动,建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架;经线性近似,采用逆向学习方法计算得到回报函数,从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略,生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证,本文所提方法能够较好地学习专家演示,结果符合调度方案优化需求,为形成辅助决策提供了基础。  相似文献   
4.
相控阵天线关键技术发展趋势   总被引:2,自引:0,他引:2  
相控阵天线必然朝着降低成本和提高性能的趋势发展,因此从以下几个方面分析其关键技术的发展方向:增加带宽,提高T/R组件的附加功率效率,移相器技术,数字化电路,以及引入稀布阵技术等。对相控阵技术的需求也是对这些相关技术发展的一种重要的推动力。  相似文献   
5.
基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。  相似文献   
6.
大学英语分级教学模式下对学生的学习策略培养非常重要。教师在整个教学过程当中,要研究和掌握学生的语言学习习得过程,研究其学习特点,认知风格,心理特征,加强对学生学习策略的培养和指导,帮助学生积极参与、探索、建构和使用学习策略,为学生掌握学习策略提供条件与平台,使学生自觉运用学习策略自我管理、自我调控、自我评估学习过程和学习效果,不断提高自主学习的能力。  相似文献   
7.
办学定位是高等学校确定发展方向、配置资源、形成特色的基本依据,关系到办学的兴衰成败和人才的培养质量,办学定位包含办学目标定位、办学类型定位、办学水平定位、学科性质定位、人才培养定位、办学规模定位、办学特色定位、服务面向定位等内容,高等学校要从社会需求和自身实际出发,切实把握办学定位的原则,科学合理地确定办学定位。  相似文献   
8.
本文结合具体的教学实例从把握难度、注重体验,巧妙设疑、精心引导以及广泛联想、实际应用等三方面,对文科高等数学体验式教学的实践做了一定的探讨。  相似文献   
9.
成败型产品验收试验方案研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
在可靠性定型试验的基础上,利用多层贝叶斯方法确定批产品可靠性指标的先验分布,从而制定出成败型产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案.给出利用定型试验信息确定产品可靠性指标先验分布的方法.这种验收方法充分利用了产品定型试验中的先验信息,在确保有较好验收效果的前提下,与传统的验收试验相比,可以大大减少试验量,从而得到可观的经济效益.  相似文献   
10.
针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法。该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像。以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松两个树种的无人机LiDAR数据为研究对象,对其进行数据滤波,去除噪声和地面点;基于点云距离和改进的分水岭分割的方法提取单木并制作数据集;最终建立由权重共享的多层感知器、最大池、全连接层和softmax分类器组成的深层神经网络,其能自动提取树木的高维特征并实现树种分类。实验结果显示分类总体准确率为86.7%,kappa系数为0.73,最优特征维度为1 024,最优点密度为2 048。与将单木点云投影到二维视图的方法相比,该算法提供了更高的分类精度,且能有效减少计算成本、提高工作效率。  相似文献   
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