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Bayesian Optimal Stopping with Maximum Value Knowledge
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-03639-1_17.png)
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摘要
En 中文
我们考虑一个具有n个相关报价的最优停止问题，目标是为设计一个（随机化）停止策略以最大化停止时报价的期望值。我们并非假设已知完整的关联结构（这在实践中不现实），而是仅假设了解序列最大值X-max的分布，并希望分析最大值服从该分布的最劣关联结构。这可以视为在无分布信息设定和贝叶斯设定（其中所有个体报价的分布可能相关且已知）之间的权衡。作为我们第一个主要结果，我们证明：当最大值期望以亚线性方式随n增长时，使用最大值分布垄断价格（monopoly price）的确定性阈值策略渐近最优。在第二个主要结果中，我们进一步收紧该界限，推导出对于足够光滑的最大值分布具有紧二次收敛保证。我们的结果还更细致地揭示了关于相关值的先知不等式（prophet inequalities）的图景，而分布无关界仅能提供阶为1/n的性能保证。
Keyword:
Optimal stopping
Correlated values
Distributional robustness
Randomised stopping
期刊
A
IF:
0
论文数:
26
被引数:
0
机构
引用论文
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