#OR Talk#介绍
考虑到『运筹OR帷幄』和其他算法类公众号和网络平台中有很多原创文章和优质内容没有得到充分讨论，『运筹OR帷幄数据&算法社区』知识星球特开展 #OR Talk#，每月一次由分享人带队 经典或热门话题|教学视频|原创技术推文|Paper 等线上Meetup小组学习，组织大家对感兴趣的话题开展深度讨论，结识志同道合的“队友“。
与【运筹OR帷幄】Tech Talk系列的最大区别：小规模，开麦自由交流，以及深度探讨！
我们考虑一个具有有限可重复资源的定价收益管理问题，资源使用时间跨度为有限时间区间T。顾客按照价格依赖的泊松过程到达，每个顾客需要一个单位的c种同质可重复资源。如果有可用的单位，顾客将在价格依赖的指数分布服务时间内得到服务；否则，顾客将在队列中等待下一个可用的单位。我们假设公司不知道到达和服务速率如何随公布的价格变化，因此在每个时期仅根据过去的观察做出适应性定价决策以最大化累计收益。给定一个具有P个元素的离散价格集合，我们提出了两种在线学习算法，分别称为批次上界置信区域（BUCB）和批次汤普森采样（BTS），并证明了累计后悔上界的近似值为O(√PT)，这与后悔下界相匹配。在确立后悔值时，我们通过一种新颖的耦合论证来对价格变化后的过渡系统性能进行建模，并且还将博弈扩展到适应子指数收益的情况。我们还将这一方法应用于具有上下文信息的连续定价以及网络收益管理问题。
关键词： 在线学习 汤普森采样
主持人：Donghao Zhu
5，参与方式：请扫描下方海报中的二维码注册填写报名信息，也可在后台回复 “OR Talk” 查看获取zoom会议链接方式
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#OR Talk#往期活动
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第二十九期：OR Talk 回顾 NO.29 | 电子科大 许超：同余约束下的组合优化问题
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推文作者：夏旸、张露、陆彬
责任编辑：陆彬
微信编辑：疑疑
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