재고 제약 하 온라인 최적화의 경쟁적 한계와 CR Pursuit 알고리즘
본 논문은 고정된 재고(예산) 제약을 가진 온라인 최적화 문제를 다루며, 새로운 프레임워크인 CR‑Pursuit을 제시한다. 이 알고리즘은 결정적 방법 중 최소 경쟁비를 달성하며, 기존 일방향 거래 문제와 그 일반화(볼록 수익 함수, 가격 탄력성)를 포함한 다양한 응용에 대해 최적에 근접한 비율을 보장한다.
저자: Qiulin Lin, Hanling Yi, John Pang
본 논문은 고정된 재고(또는 예산) 제약을 갖는 온라인 최적화 문제를 포괄적으로 연구한다. 전통적인 온라인 최적화는 미래 입력을 알 수 없고, 의사결정이 순차적으로 이루어지는 상황을 다루지만, 재고 제약이 추가되면 현재 행동이 미래 행동을 직접 제한하게 된다. 이러한 특성 때문에 기존의 온라인 convex optimization, 프라이멀‑듀얼, 혹은 잠재함수(potential function) 기반 기법들은 직접 적용하기 어렵다.
문제 정의는 다음과 같다. 시간 슬롯 t∈
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