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 <em>online combinatorial purchasing problem</em> 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 <em>QR</em>-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 <em>QR</em>-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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».