鲁棒动态定价遗憾界实现解耦
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鲁棒动态定价遗憾界实现解耦
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AI 综述
Kalana Kalupahana等作者在arXiv发布论文，称首次给出将损坏轮数C与时间跨度T依赖解耦的鲁棒动态定价遗憾保证。论文称，在C已知时用鲁棒版二分搜索达到O(C+log T)遗憾，C未知时为O(C+log² T)；此前即使已知C，最优遗憾界仍为O(C log log T)，该工作称解决了这一开放问题。
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最新进展11月3日 13:00
鲁棒定价遗憾界新突破：解耦损坏与时间依赖报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI鲁棒定价遗憾界新突破：解耦损坏与时间依赖
研究者提出首个将损坏轮数 C 与时间跨度 T 依赖解耦的鲁棒动态定价遗憾保证，用鲁棒版二分搜索在 C 已知时达到 O(C+log T) 遗憾，C 未知时为 O(C+log² T)。此前即使已知 C，最优遗憾界仍为 O(C log log T)，该工作解决了这一开放问题。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。