Monte Carlo Algorithms for Expected Utility Estimation in Dynamic Purchasing
Notice bibliographique
Résumé
This thesis describes a theory for decision-making in a dynamic purchasing environment where one of possibly many bundles of items must be purchased from possibly many suppliers. The online combinatorial purchasing problem is defined as the problem with which a purchase agent in such an environment is faced when deciding which combination of items, from whom and at what time to buy in order to maximize overall satisfaction. Expected utility maximization is used as the criterion on which decision-making is based. To facilitate the exchange of probabilistic and temporal information between suppliers and purchasers, the PQR protocol is defined. The theory considers two distinct purchasing models, one in which only complete bundle purchases can be made at any time, and one in which partial bundle purchases are allowed. In the first model, a decision procedure that exploits future time intervals where several options will be available is developed that provably yields higher expected utility than simply pursuing the bundle with highest expected utility. For the second model, the QR-tree is defined as a decision tree that can be exponentially smaller than conventional decision trees when used to model the same system of decisions. Efficient Monte Carlo methods are developed that solve the QR-tree in linear time on the number of nodes in the tree. Results show that these methods estimate expected utility as much as 25 times more accurately than a greedy method that always pursues the bundle with the current highest expected utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».