研究人员开发了一种名为OCSAA的新算法，以应对在线定价和库存管理的复杂性。该算法联合优化每期库存水平和统一价格，然后通过下游分配来管理需求履约。OCSAA解决了需求学习的挑战，同时考虑了价格变动如何影响需求以及重塑运输物流，这可能导致非凸和非光滑的目标。所提出的方法实现了$\widetilde O(\sqrt T)$的高概率遗憾保证，并得到了匹配的信息论下界的支撑。 AI
影响 引入了一种整合统计学习与复杂运筹学问题的新颖算法方法，有望提高供应链和电子商务的效率。
排序理由 关于运筹学新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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