研究人员开发了一种名为 DR-UCB 的新基于学习的优化策略，以解决临时工的顺序招聘问题。该策略旨在通过管理固定规模的活跃团队并随着时间的推移学习工人生产力来最大化累积利润。DR-UCB 考虑了更换工人相关的成本以及由于外部承诺或入职流程可能导致的招聘延迟。该策略就何时启动劳动力变更以及招聘和解雇哪些工人做出顺序决策，在数值实验中表现优于基准策略。 AI
影响 这项研究引入了一种新颖的劳动力管理方法，可以提高依赖临时劳动力的行业的效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新优化策略的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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