Methods for solving combinatorial pricing problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le problème de tarification combinatoire (CPP) ou le jeu de tarification de Stackelberg est une classe de problèmes d’optimisation bi-niveaux comprenant deux décideurs dans un ordre séquentiel. Le premier décideur, le leader, maximise ses revenus en contrôlant les prix d’un ensemble de ressources. Le deuxième décideur, le suiveur, réagit aux prix et sélectionne un sous-ensemble de ressources selon un problème d’optimisation combinatoire. Selon le problème du suiveur, le CPP peut être très difficile à résoudre. Cette thèse présente trois articles couvrant plusieurs méthodes de solution exacte pour le CPP. Le premier article aborde la modélisation et le prétraitement pour une spécialisation du CPP : le problème de tarification du réseau (NPP), dans lequel le problème du suiveur est un problème du plus court chemin. Les formulations du NPP sont organisées dans un cadre général qui établit les liens entre elles. Le deuxième article se concentre sur la version à plusieurs marchandises du NPP. À partir des résultats de l’analyse convexe, nous dérivons une nouvelle formulation du NPP et prouvons que le NPP évolue de manière polynomiale par rapport au nombre de marchandises, étant donné que le nombre d’arcs à péage est fixe. Le troisième article nous ramène au CPP général, dans lequel les problèmes du suiveur sont NP-difficiles. En utilisant deux modèles de programmation dynamique différents, les problèmes du suiveur sont convertis en programmes linéaires, auxquels la dualité forte peut être appliquée. En raison de la nature NP-difficile de ces problèmes, des schémas de génération dynamique de contraintes sont proposés. Les méthodes de solution décrites dans chaque article sont étayées par des résultats expérimentaux, montrant leur efficacité en pratique. Cette thèse approfondit notre compréhension de la structure du CPP et introduit des méthodologies innovantes pour y faire face, contribuant ainsi à de nouvelles perspectives pour aborder les problèmes de tarification et bi-niveau en général.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle