本文提出了一种通用的方法来分析数据驱动的新闻供应商问题的样本平均近似（SAA）方法。作者将先前的工作从线性成本场景扩展到更一般的凸性条件，为顺序随机优化提供了统一的遗憾分析。该研究改进了上限和下限遗憾界限，确立了SAA的遗憾率最优性，并为评估数据驱动决策和库存管理中的新算法提供了基准。 AI
影响 为数据驱动的决策算法提供了理论支持，有可能提高库存管理和其他优化任务的性能。
排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了一种新的优化视角和分析技术，用于解决特定类的问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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