有限空间需求不确定性下的动态定价：具有依赖臂的多臂老虎机

我们考虑在未知需求模型下的动态定价问题。在该问题中，卖家向一系列顾客提供价格，并观察每次销售尝试的成功或失败。潜在的需求模型对卖家是未知的，并且可能采取N种可能形式之一。在本文中，我们表明该问题可以表述为具有依赖臂的多臂老虎机。我们提出了一种基于似然比检验的动态定价策略。我们表明所提出的策略实现了完全学习，即它提供了有界遗憾，其中遗憾定义为相对于已知需求模型情况的收入损失。这与具有独立臂的多臂老虎机中的对数增长遗憾形成鲜明对比。