数字经济学术｜周刊·第98期｜2022.12.12-12.18
「数字经济学术」
12月14日 Narendra Agrawal等在Manufacturing & Service Operations Management上发文A Markov Decision Model for Managing Display-Advertising Campaigns
摘要：问题定义：广告公司的管理人员负责代表广告商向观众提供数字广告，但要遵守广告活动中规定的条款。他们需要制定竞价政策，以便在广告交易市场上获得观众，并根据广告活动的目标，将他们分配到广告活动中，使广告公司的利润最大化。学术/实践的相关性：由于观众和广告活动到达率的不确定性，以及广告交易所竞价结果的不确定性，确定一个严格的解决方法是复杂的。在实践中，经常会部署一些特别的策略。我们的方法联合确定了最佳竞价和观众分配策略，并获得了关于最佳政策特点的见解。方法论：新的广告活动和观众被视为泊松到达，由此产生的模型是一个马尔可夫决策过程，其中系统的状态是每个时期的每个活动类型的排队的未交付印象数。我们开发了出价优化和观众分配的解决方法，并对关键问题参数进行了敏感性分析。结果：我们解决了最佳动态的、与状态有关的出价和分配政策，作为队列中广告印象数量的函数，适用于有限水平和稳态情况。我们表明，所产生的优化问题在决策变量中是严格凹陷的，并开发和评估了一种可以应用于大型问题的启发式方法。管理方面的影响：对我们的启发式解决方案的数值分析表明，其误差通常较小，而且通过我们的模型得到的最佳动态、依赖状态的投标政策明显优于最佳静态政策。我们提出的方法在管理上很有吸引力，因为它很容易在实践中实施。我们将印象队列的容量确定为一个重要的管理控制杠杆，并表明它可以比使用更高的出价来减少延迟惩罚更加有效。我们量化了合并广告活动以及合并广告交易所的潜在运营收益。
关键词：马尔科夫决策过程；排队系统；展示广告；广告交换；广告活动；实时竞价；动态竞价；随机过程
12月13日 Meng Qi等在Management Science上发文A Practical End-to-End Inventory Management Model with Deep Learning
摘要：本文研究了一个数据驱动的多期库存补货问题，该问题具有不确定的需求和供应商交货时间（VLT），可以获得大量的历史数据。与传统的两步预测-优化（PTO）解决方案框架不同，我们提出了一个一步到位的端到端（E2E）的框架，使用深度学习模型直接从输入特征中输出建议的补货量，而无需任何中间步骤。E2E模型被训练来捕捉历史观察下的最优动态编程解决方案的行为，而不需要对需求和VLT的分布做任何预先假设。通过使用一家领先的电子商务公司的真实数据进行一系列全面的数值实验，我们证明了所提出的E2E模型相对于传统PTO框架的优势。我们还对JD.com进行了实地实验，结果表明，与JD目前的做法相比，我们的新算法大大降低了持有成本、缺货成本、总库存成本和周转率。对于供应链管理行业来说，我们的E2E模型缩短了决策过程，并提供了一个自动库存管理解决方案，并有可能进行推广和扩展。E2E的概念，即直接使用输入信息来实现最终目标，在实践中也可用于其他供应链管理情况。
关键词：端到端决策；库存管理；深度学习；电子商务
本期责任编辑：徐君如 张迎晨
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