AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-20

سنسرڈ ڈیمانڈ کے تحت بہترین فیچر پر مبنی نیوز وینڈر پالیسیاں

اصل عنوان: Optimal Feature-Based Newsvendor Policies under Censored Demand

یہ مقالہ ایک نیوز وینڈر مسئلے پر غور کرتا ہے جس میں فیصلہ ساز کو سینسرڈ طلب کے ڈیٹا سے سیکھنا ہوتا ہے کہ کتنا اسٹاک آرڈر کرنا ہے، اور طلب اُس وقت سینسرڈ ہوتی ہے جب اُسے پورا کرنے کے لیے ناکافی اسٹاک دستیاب ہو۔ مصنفین ایک ماڈل-اگناسٹک لاس فنکشن طریقہ تجویز کرتے ہیں جو مشاہداتی ڈیٹا سے بہترین آرڈر کی مقدار کا اندازہ لگاتا ہے اور بہترین پالیسی کو اِسی لاس کے منیمائزر کے طور پر بیان کرتا ہے۔ یہ طریقہ صرف ایک واحد تخمینے کے مرحلے کا تقاضا کرتا ہے، لینیئر ایمپیریکل رِسک منیمائزیشن، کرنل ویٹس آپٹیمائزیشن اور ڈیپ نیورل نیٹ ورکس میں نافذ کیا جا سکتا ہے، مصنوعی ڈیٹا پر تیزی سے بہترین پالیسی کی طرف همگر ہوتا ہے، اور حقیقی دنیا کے ریٹیل ڈیٹا پر کارکردگی بہتر بناتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →