L'IA face aux grands problèmes du monde · Informatique théorique · arXiv · 2026-10-20
Politiques optimales de newsvendor fondées sur les caractéristiques sous demande censurée
Titre original: Optimal Feature-Based Newsvendor Policies under Censored Demand
L'article considère un problème du vendeur de journaux dans lequel un décideur doit apprendre la quantité de stock à commander à partir de données de demande censurées, la demande étant censurée lorsque le stock disponible était insuffisant pour la satisfaire. Les auteurs proposent une approche par fonction de perte agnostique au modèle qui estime les quantités de commande optimales à partir de données observationnelles, en caractérisant la politique optimale comme le minimiseur de cette perte. La méthode ne requiert qu'une seule étape d'estimation, peut être mise en œuvre via une minimisation empirique du risque linéaire, une optimisation de pondérations par noyaux et des réseaux de neurones profonds, converge rapidement vers la politique optimale sur des données synthétiques et améliore les performances sur des données de vente au détail réelles.