附加折扣优化：在线学习驱动的视频游戏行业收入管理

本研究论文探讨了带有附加折扣的在线学习和收益管理问题，这些问题源于视频游戏行业的实践。零售商常常为同时购买核心产品（如游戏机）的客户提供特定支持产品（如游戏）的折扣，以刺激销售和提升整体收入。论文的核心目标是将这一现象转化为一个优化问题，旨在确定各个产品的定价策略以及哪些产品应该搭配附加折扣。 首先，作者将问题建模为一个优化问题，涉及多个决策变量，包括不同产品的定价和附加折扣产品的选择。这样的模型旨在最大化零售商的利润，同时考虑到消费者的购买行为和折扣策略的影响。优化问题的解决面临计算复杂性，因此，研究者提出了一个有效的FPTAS（Fully Polynomial Time Approximation Scheme，多项式时间近似算法）来应对这一挑战。FPTAS允许算法在任何所需精度下近似解决原问题，提高了问题求解的效率。 在实际应用中，零售商可能缺乏关于消费者需求的精确信息。因此，论文引入了一种基于UCB（Upper Confidence Bound，上置信边界）的学习算法，这是一种常用的在线学习策略。这个学习算法结合了FPTAS优化算法作为内部组件，它能够在无先验知识的情况下动态调整定价策略，随着数据的积累，逐渐逼近最优解。作者还证明了该学习算法的收敛性，即其可以在有限的时间内收敛到接近真实需求函数的最优策略，且收敛速度在一定对数条件下是紧致的。 为了验证理论成果，研究人员使用了来自Tmall.com（阿里巴巴旗下电商平台）的现实世界视频游戏品牌交易数据进行实验。实验结果展示了他们的学习算法在各种情境下表现出良好的鲁棒性和快速收敛特性，尤其是在实际应用中的效果优于不使用附加折扣的最优策略。这证实了附加折扣策略在提高销售额和利润方面的有效性。 这篇论文不仅深化了对带有附加折扣的在线学习和收益管理问题的理解，而且还提供了实用的算法工具和策略，这对于视频游戏行业和其他零售环境中的定价决策者具有重要的参考价值。通过理论分析和实证研究的结合，论文为如何在不确定性环境中制定有效折扣策略提供了新的视角和方法。