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Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern 23.1.2003 Oliver Wendt - PowerPoint PPT Presentation


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Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern 23.1.2003 Oliver Wendt. Gliederung . Anwendungsbeispiele automatisierter Informationsdienstleistungen e-finance e-logistics Übertragbarkeit der Methoden des Yield Management „klassischer“ Dienstleistungen ?

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Slide1 l.jpg

Subsymbolische Verfahrenzur Ressourcenallokation

Riezlern 23.1.2003

Oliver Wendt

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Gliederung l.jpg
Gliederung

  • Anwendungsbeispiele automatisierter Informationsdienstleistungen

    • e-finance

    • e-logistics

  • Übertragbarkeit der Methoden desYield Management „klassischer“ Dienstleistungen ?

  • Ansätze zur heuristischen Bewältigung der Komplexitätsprobleme desNetwork Yield Management

    • KNN + GA

    • KNN + Reinforcement Learning

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Slide3 l.jpg

Anwendungsfall 1

e-finance

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Bayerische landesbank l.jpg
Bayerische Landesbank

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


1822 und 1822direct l.jpg
1822 und 1822direct

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Berliner volksbank l.jpg
Berliner Volksbank

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Bbbank l.jpg
BBBank

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Deutsche bank l.jpg
Deutsche Bank

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Deutsche bank9 l.jpg
Deutsche Bank

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Comdirect l.jpg
Comdirect

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Comdirect11 l.jpg
Comdirect

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Anwendungspartner is innovative software ag l.jpg
AnwendungspartnerIS Innovative Software AG

  • seit 2000 fusioniert mit Teledata GmbH

  • europäischer Marktführer für internetbasierte Finanzinformationsdienstleistungen

  • ASP (Application Service Provider) für über 100 Banken, Broker, Medienhäuser und Internet-Portale

  • ca. 1.600 eFinance-Sites im Internet und Intranet

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Anwendungspartner is innovative software ag13 l.jpg
AnwendungspartnerIS Innovative Software AG

  • Augenblicklicher „Serverpark“

    • ca. 1.200 Linux-Server im Rechenzentrum derDeutschen Börse

    • über 200 Mbit Peak-Netzlast (upstream)

    • 55 Mio. Visits pro Monatallein für Hauptkunden Comdirect

  • Europaweit größter Kunde von C.O.L.T.

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Mittelfristziel individuelles portfoliomanagement l.jpg
Mittelfristziel: individuelles Portfoliomanagement

  • Charts der historischen individuellen Portfolioentwicklung

  • Risikoanalyse (z.B. Value-at-Risk-Metrikengemäß Kapitaladäquanz nach „Basel 2“)

  • Portfoliooptimierung unter Berücksichtigung

    • vorgegebener Risikostrukturziele

    • individueller Transaktionskosten

    • „operativer“ Geschäftsrisiken

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Langfristziel individualisierte wissensintensive dienstleistungen durch f r web services l.jpg
Langfristziel:individualisierte wissensintensive Dienstleistungen durch/für Web Services

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Slide16 l.jpg

Anwendungsfall 2

e-logistics

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E logistics l.jpg
e-logistics

  • Ziel: dynamische Tourenplanung und Umplanung mit Kunden-Zeitfenstern

  • Prognose der Fahrzeiten von x nach y

    • tageszeitabhängig

    • verkehrssituationsabhängig

  • typische Antwortzeiten der Time-Distance Web-Services ca. 300ms

  •  Problem für heuristische Suchverfahren

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E logistics18 l.jpg
e-logistics

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Slide19 l.jpg

Übertragbarkeit der Methoden des

Yield Management ?

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Information als repetierfaktor l.jpg
Information als Repetierfaktor ?

  • vernachlässigbaren Reproduktionskosten(sog. quasibeliebige Kopierbarkeit)

  • „Verbrauch“ von Informationsgütern unkritisch

  • einfache Vernichtung / Entsorgung

  • keine Knappheit existierender Information

  • Einordnung als Repetierfaktor wenig sinnvoll

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Information als potentialfaktor l.jpg
Information als Potentialfaktor ?

  • Konkurrenz der Produktionsprozesse um diese Ressource fehlt bei Informationsprodukten

  • auch jede Software („logische Maschine“) kann beliebig repliziert werden

  • Kernproblem liegt nicht in der Konkurrenz um die Ressource Information selbst, sondern in der mittelbaren Konkurrenz um die knappen physischen Träger der Informationsverarbeitung !

    • Menschen (Arbeitszeit)

    • Rechner (CPU / Memory)

    • Infrastruktur (Netzressourcen / Bandbreite)

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Yield management perishable asset revenue mgmt l.jpg
Yield Management /Perishable Asset Revenue Mgmt

Menge aller Verfahren, welche durch eine integrierte Preis- und Kapazitätssteuerung, die richtigen Einheiten eines zukünftig bereitzustellenden Kapazitätstyps dem richtigen Kundentyp so zuordnen, dass der Deckungsbeitrag der Betriebseinheit maximiert wird[vgl. Belobaba (1989), Vogel (1989)].

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Charakteristika ym geeigneter produktionsprozesse kimes 1989 l.jpg
Charakteristika YM-geeigneter Produktionsprozesse[Kimes (1989)]

  • hohe Kapazitätsbereitstellungskosten : Kapazität kurzfristig nur zu prohibitiv hohen, sprungfixen Kosten ausweitbar

  • variable Grenzkosteneiner zusätzlichen Leistungseinheit innerhalb der gegebenen Kapazitätengering

  • Möglichkeit zur Marktsegmentierung

  • Nichtlagerbarkeit und Verderblichkeit

  • Produktverkauf vor Produktionsbeginn

  • hohe Volatilität der Nachfrage

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Yield management perishable asset revenue mgmt24 l.jpg
Yield Management /Perishable Asset Revenue Mgmt

  • Airline Industries (Passage & Cargo)

  • Hotel- & Tourismus-Gewerbe

  • Autovermietungen

  • (Bekleidungs- / Modeartikel)

  • (Lebensmittel)

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Strukturanalogien typischer dienstleistungen l.jpg
Strukturanalogientypischer Dienstleistungen

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Verfahren des yield management l.jpg
Verfahren des Yield Management

  • Pragmatische / heuristischeLösungsverfahren

    • Geschachtelte Kontingentierung

    • Expected Marginal Seat Revenue[Belobaba 89]

  • Optimale Lösungsverfahren

    • Stochastische Dynamische Programmierung auf Basis Markoff’scher Entscheidungsprozesse

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Stochastische dynamische programmierung l.jpg
StochastischeDynamische Programmierung

  • Sitzplatzkapazität von sechs Sitzplätzen ( Z := { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 } )

  • Sitzplätze können einzeln oder in Gruppen verkauft werden

  • keine Unsicherheit über die Anzahl der noch eingehenden Anfragen

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Stochastische dynamische programmierung28 l.jpg
StochastischeDynamische Programmierung

  • drei Anfragetypen:

  • rückwärts zählender Index k für Anfragen

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Stage 1 l.jpg
Stage 1

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Stage 2 z b i 4 l.jpg
Stage 2 (z.B. i=4)

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Stage 2 z b i 3 l.jpg
Stage 2 (z.B. i=3)

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Stochastische dynamische programmierung32 l.jpg
Stochastische Dynamische Programmierung

Annahme wenn: Erlösk + V*k-1(i - Zimmerk)  V*k-1( i ).

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Eigenschaften der restwertfunktion v l.jpg
Eigenschaften der Restwertfunktion V*

  • inventory monotonicity

    • V* steigt monoton mit der Restkapazität i

  • time monotonicity

    • V* steigt monoton mit der der Anzahl verbleibender Anfragen k

  • ABER: Monotonie der PREISE nur, wenn keine Zunahme der Zahlungsbereitschaft über die Zeit !

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Beispiel nichtmonotone nachfrage l.jpg
Beispiel:nichtmonotone Nachfrage

  • k > 2

  • k <= 2

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Stochastic dynamic programming l.jpg
Stochastic Dynamic Programming

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Slide36 l.jpg

Network Yield ManagementDemo

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Network yield management relevanz l.jpg
Network Yield Management Relevanz

  • Hohe Relevanz derartiger Verbundeffekte im Informations-Kontext:

    • einerseits müssen hier die Ergebnisse der Sub-Services zur Verarbeitung des übergeordneten Service weitergeleitet werden, die ggf. auf anderen Hardware-Komponenten untergebracht sind (Airline-Analogie)

    • andererseits beanspruchen viele Service-Aufträge mehrere konsekutive Zeitscheiben einer Ressource(Multi-Day-Analogie zum Hotel-Fall)

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Network yield management relevanz38 l.jpg
Network Yield Management Relevanz

„kleiner Trost”:

  • Viele IV-Prozesse sind glücklicherweise “preemptiv”

  • “Umzug” der Zwischenergebnisse des IV-Prozesses in ein anderes “Hotel” (anderer Prozessor) möglich

  • Ausnahmen insbes. bei „humaner“ Weiterverarbeitung:

    • Audio-Übertragung

    • Video-Übertragung

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Slide39 l.jpg

Bewältigung der Komplexitätsprobleme des Network Yield Management

Genetische Algorithmen (+KNN)

Reinforcement Learning (+KNN)

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Bestimmung der restwertfunktion bei ressourcenkomplementarit t l.jpg
Bestimmung der Restwertfunktion bei Ressourcenkomplementarität

  • optimale Lösung:Zustandsraum als Menge aller möglichen Bündel von Verfügbarkeiten aller zu bewertenden Ressourcen!

    • Kombinatorische Explosion

  • lineares „Bid-Pricing“ deutlich suboptimal[Weatherford 92], [Talluri / Ryzin 96]

  • Repräsentation der multidimensionalen Restwertfunktion mittelsKünstlicher Neuronaler Netze ?

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Network yield management kombinationsgewinn l.jpg
Network Yield Management RessourcenkomplementaritätKombinationsgewinn

  • Fall A: Kombinationsgewinn

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Network yield management kombinationsgewinn42 l.jpg
Network Yield Management RessourcenkomplementaritätKombinationsgewinn

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Network yield management kombinationsverlust l.jpg
Network Yield Management RessourcenkomplementaritätKombinationsverlust

  • Fall B: Kombinationsverlust

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Network yield management kombinationsverlust44 l.jpg
Network Yield Management RessourcenkomplementaritätKombinationsverlust

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Slide45 l.jpg

x Ressourcenkomplementarität1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

x10

input layer

hidden layer

output layer

Network Yield Management

KNN als Lösung ?

weight matrix 1

weight matrix 2

Vt(x)= 3200

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Slide46 l.jpg

x Ressourcenkomplementarität1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

x10

input layer

hidden layer

output layer

Network Yield Management

KNN als Lösung ?

weight matrix 1

weight matrix 2

Vt(x)= 2300

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Aufbau eines neurons l.jpg
Aufbau eines Neurons Ressourcenkomplementarität

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Backpropagation 20000 steps l.jpg
Backpropagation (20000 steps) Ressourcenkomplementarität

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Backpropagation 40000 steps l.jpg
Backpropagation (40000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 60000 steps l.jpg
Backpropagation (60000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 80000 steps l.jpg
Backpropagation (80000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 100000 steps l.jpg
Backpropagation (100000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 120000 steps l.jpg
Backpropagation (120000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 140000 steps l.jpg
Backpropagation (140000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 160000 steps l.jpg
Backpropagation (160000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 180000 steps l.jpg
Backpropagation (180000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 200000 steps l.jpg
Backpropagation (200000 steps) Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Backpropagation 300000 steps l.jpg
Backpropagation (300000 steps) Ressourcenkomplementarität

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Training des knn l.jpg
Training des KNN Ressourcenkomplementarität

  • übliche Lernregeln für KNN leider ungeeignet, da Bewertungsfehler nur SIMULATIV abschätzbar

  • Finden optimaler Gewichte w* ist somit selbst hochdimensionales stochastisches Parameteroptimierungsproblem

  • prädestiniert für Einsatz naturanaloger Verfahren ??? (Evolutionsstrategien / Genetische Algorithmen)

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Ablauf genetischer algorithmen l.jpg
Ablauf Genetischer Algorithmen Ressourcenkomplementarität

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Slide61 l.jpg

Crossover-Operatoren Ressourcenkomplementaritätfür KNN

Eltern

Kind

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Knn ga ergebnisse l.jpg
KNN+GA-Ergebnisse Ressourcenkomplementarität

500.000 Evaluationen

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Reinforcement learning l.jpg

agent Ressourcenkomplementarität

action ar

state s

reward r

rt+1

st+1

environment

Reinforcement Learning

Ziel des RL-Agenten: Maximierung der Summe von Reinforcement-Signalen (long run!!)

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Temporal difference learning beispiel l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 1

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

r1 = 6

r8 = 5

r4 = 7

1.2

r2 = 4

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Temporal difference learning beispiel65 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 1

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

r1 = 6

1.6

r8 = 5

r4 = 7

1.2

r2 = 4

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Temporal difference learning beispiel66 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 1

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

0.4

r1 = 6

1.6

r8 = 5

r4 = 7

1.2

r2 = 4

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Temporal difference learning beispiel67 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 1

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

0.4

0

r1 = 6

1.6

r8 = 5

r4 = 7

1.2

r2 = 4

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Temporal difference learning beispiel68 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 2

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

0.72

0

r1 = 6

2.96

r8 = 5

r4 = 7

2.48

r2 = 4

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Temporal difference learning beispiel69 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 3

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

0.98

0

r1 = 6

4.11

r8 = 5

r4 = 7

3.78

r2 = 4

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Temporal difference learning beispiel70 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 20

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

1.97

0

r1 = 6

9.77

r8 = 5

r4 = 7

14.9

r2 = 4

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Temporal difference learning beispiel71 l.jpg
Temporal-Difference-Learning RessourcenkomplementaritätBeispiel

Episode 21

 = 0.2

r7 = 2

r3 = 8

1.97

0

r1 = 6

9.22

1.0

0

r8 = 5

r4 = 7

15.1

r2 = 4

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Td 0 reinforcement learning l.jpg
TD(0) RessourcenkomplementaritätReinforcement Learning

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Td 0 reinforcement learning 3 ebenen mlp l.jpg
TD(0) RessourcenkomplementaritätReinforcement Learning(3-Ebenen-MLP)

50.000 Evaluationen

500.000 Evaluationen

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Slide74 l.jpg

Zusammenfassung und Ausblick Ressourcenkomplementarität

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Zusammenfassung l.jpg
Zusammenfassung Ressourcenkomplementarität

  • große strukturelle Ähnlichkeiten der Bepreisung von IV-Leistungen und des Yield-Management klassischer Dienstleistungen

  • Problem des Network Yield Management muss „gelöst“ werden

  • Adaption trotzdem vielversprechender als Anpassung der klassischen betriebswirtschaftlichen Preistheorie

Subsymbolische Verfahren zur Ressourcenallokation Riezlern, 23.1.2003


Ausblick l.jpg
Ausblick Ressourcenkomplementarität

  • Einsatz in DISPOWEB-Verhandlungsprotokollen für Softwareagenten

  • alternative Zustandsraumkompression(z.B. Growing Neural Gas-Topologie)

  • Integration kombinatorischer Auktionen und Bepreisung von Real Options

  • Integration nachfrageseitiger interpersoneller Netzeffekte

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Kombination ym und auktionstheorie l.jpg
Kombination YM und Auktionstheorie Ressourcenkomplementarität

  • dynamische Bestimmung gewinnmaximierender Preise umfaßt aber ZWEI interdependente Probleme:

    • Welcher Anreizmechanismus bringt die Nachfrager dazu, ihre Zahlungsbereitschaft wahrheitsgemäß zu offenbaren?(Auktionstheorie für Leistungsbündel)

    • Welcher Nachfrager wird wann mit welchem Ressourcenbündel zu welchem Preis bedient? (YM)

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Ym perishable asset revenue management l.jpg

price Ressourcenkomplementarität

production / service

request

commit

request

commit

denial

request

t0

t

YM / Perishable Asset Revenue Management

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Auktionen l.jpg

price Ressourcenkomplementarität

production / service

request

request

request

t0

t

Auktionen

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Generalisierung auktionen ym l.jpg

price Ressourcenkomplementarität

production / service

t0

t

Generalisierung: Auktionen & YM

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Literatur l.jpg
Literatur Ressourcenkomplementarität

  • Hu, J. / Wellman, M.P.: Multiagent Reinforcement Learning: Theoretical Framework and an Algorithm, Madison 1998

  • Kephart, J.O. / Tesauro, G.J.: Pseudo-convergent Q-Learning by Competitive Pricebots, Hawthorne 1999

  • Kephart, J.O. / Tesauro, G.J.: Pricing in agent economies using multi-agent Q-Learning, Hawthorne 1999

  • McGill, J.I.; van Ryzin G.J.: Revenue Management: Research Overview and Prospects; Transportation Science 33 (1999) S. 233-256.

  • Sutton, R.S. : Reinforcement-Learning: An Introduction, Cambridge 1998

  • Schwind, M.; Wendt, O.: Dynamic Pricing of Information Products based on Reinforcement Learning: A Yield Management Approach; Proceedings of the 25th Conference on Artificial Intelligence (KI2002); Aachen.

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