新时代动态定价：监督学习与二次规划的协同
最优化与控制
2024-02-26 v1 机器学习
摘要
本文探讨了将监督学习与二次规划相结合，以改进汽车租赁行业的动态定价模型。我们利用由普通最小二乘（OLS）指标（如p值、同方差性、误差正态性）所指导的价格弹性动态建模。当这些指标所基于的假设成立时，它们在指导二次规划智能体方面至关重要。该程序被任务优化给定有限目标的利润。
引用
@article{arxiv.2402.14844,
title = {The New Era of Dynamic Pricing: Synergizing Supervised Learning and Quadratic Programming},
author = {Gustavo Bramao and Ilia Tarygin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.14844},
year = {2024}
}