Applications of Machine Learning in Revenue Management and Routing
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I use machine learning techniques to solve issues in revenue management and public transportation design. The first two chapters relate to problems of revenue management and online learning. The problem of sequential learning and optimization of the demand function has been an important topic in revenue management. Finding the optimal policy faces numerical complexity and is prone to the curse of dimensionality. It is mostly solved using heuristics and restrictive assumptions. In the first chapter, I use a novel non-parametric approach to solving dynamic pricing and learning problems. I develop a flexible method to approximate the optimal policy using polynomial approximation, thus reducing complexity. I make use of the Bayesian framework to update the probability model and make advances in numerical methods to solve this problem. In the second chapter, I use a machine learning heuristic called Thompson sampling. I improve the performance of the heuristic over short horizons by enforcing the decreasing nature of the demand function in the sampling algorithm. Using a stylized proof, I demonstrate the performance gains associated with this method and show the merits of ordered sampling with Thompson Sampling over short horizons. The last chapter makes use of a machine learning approach called data envelopment analysis (DEA), which I use in designing new public transportation routes in rural regions. I develop algorithms and heuristics to balance cost and equity under multiple objectives. The solution to this project was implemented in the city of Quinte West, Ontario.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».