AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-20
打ち切り需要の下での特徴量に基づく最適ニュースベンダー方策
原題: Optimal Feature-Based Newsvendor Policies under Censored Demand
過去の発注量は既知でも、在庫不足で需要を満たせなかった分が観測から失われる打ち切り需要データから、コストを最小化する発注量を学ぶニュースベンダー問題を扱った。観測データから最適な発注量を推定するモデル非依存の損失関数アプローチを提案し、最適方策がこの損失を最小化する方策として特徴づけられることを示した。手法は推定が1段階で済み、線形経験リスク最小化、カーネル重み最適化、深層ニューラルネットワークに実装可能で、合成データでは最適方策に速やかに収束し、実世界の小売データでも性能が向上した。