Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation for Complex Information Services (eBook)

Reinforcement Learning and Combinatorial Auctions

(Autor)

eBook Download: PDF
2007 | 2007
XIV, 295 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-68003-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation for Complex Information Services - Michael Schwind
Systemvoraussetzungen
117,69 inkl. MwSt
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

This book develops allocation mechanisms that aim to ensure an efficient resource allocation in modern IT-services. Recent methods of artificial intelligence, such as neural networks and reinforcement learning, and nature-oriented optimization methods, such as genetic algorithms and simulated annealing, are advanced and applied to allocation processes in distributed IT-infrastructures, or grid systems.

Preface 5
Foreword Prof. Dr. König 7
Foreword Prof. Dr. Wendt 9
Contents 11
1 Introduction 15
1.1 Pricing of Distributed Information Services 15
1.2 Motivation 15
1.3 Structure of the Thesis 17
1.4 Methodology, Definitions and Scenario 19
1.5 Classic Economists and Paradigms in Pricing and Resource Allocation 25
2 Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation 41
2.1 Dynamic Pricing 42
2.2 Automated Resource Allocation 48
2.3 Economic Resource Allocation in Distributed Computer Systems 54
2.4 Multi-Agent Systems and Automated Resource Allocation 72
2.5 Dynamic Pricing versus Automated Resource Allocation 77
3 Empirical Assessment of Dynamic Pricing Preference 81
3.1 Basic Data of the Study 81
3.2 Reference Groups Used in the Evaluation 85
3.3 Detailed Findings on Dynamic Pricing Preference 90
3.4 Empirical Analysis of Dynamic Pricing for ISIP Provision 96
3.5 Empirical Implications of Dynamic Pricing for ISIP Provision 101
4 Reinforcement Learning for Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation 103
4.1 Basics of Reinforcement Learning 103
4.2 Basics of Yield Management 117
4.3 Dynamic Pricing, Scheduling, and Yield Management Using Reinforcement Learning 124
4.4 A Yield Maximizing Allocation System for a Single ISIP Resource 131
4.5 A Yield Maximizing Allocation System for Multiple ISIP Resources 138
5 Combinatorial Auctions for Resource Allocation 151
5.1 Basics of Combinatorial Auctions 152
5.2 Solving the Combinatorial Auction Problem 167
5.3 Design of Combinatorial Auctions 197
6 Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation Using Combinatorial Auctions 205
6.1 Solving the Combinatorial Auction Problem in ISIP Environments 205
6.2 An Agent-Based Simulation Environment for Combinatorial Scheduling 217
6.3 Experimental Settings and Results 226
7 Comparison of Reinforcement Learning and Combinatorial Auctions 245
7.1 Properties of Reinforcement Learning and Combinatorial Auctions for ISIP Provision 245
7.2 Main Results and Recommendations 249
7.3 Outlook and Future Research 253
A Appendix 257
Internet Survey Questionnaire 257
List of Symbols 261
List of Figures 267
List of Tables 271
Glossary 273
References 277
Index 301

Erscheint lt. Verlag 24.4.2007
Reihe/Serie Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Zusatzinfo XIV, 295 p.
Verlagsort Berlin
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Technik
Wirtschaft Allgemeines / Lexika
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Wirtschaftsinformatik
Wirtschaft Volkswirtschaftslehre
Schlagworte algorithms • Artificial Intelligence • Automated Resource Allocation • Combinatorial Auctions • Dynamic Pricing • Genetic algorithms • Information Services • Intelligence • learning • Optimization • Optimization Methods • Reinforcement Learning
ISBN-10 3-540-68003-9 / 3540680039
ISBN-13 978-3-540-68003-1 / 9783540680031
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Wasserzeichen)
Größe: 3,9 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasser­zeichen und ist damit für Sie persona­lisiert. Bei einer missbräuch­lichen Weiter­gabe des eBooks an Dritte ist eine Rück­ver­folgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Zusätzliches Feature: Online Lesen
Dieses eBook können Sie zusätzlich zum Download auch online im Webbrowser lesen.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen …

von Thomas R. Köhler; Julia Finkeissen

eBook Download (2024)
Campus Verlag
38,99
Wie du KI richtig nutzt - schreiben, recherchieren, Bilder erstellen, …

von Rainer Hattenhauer

eBook Download (2023)
Rheinwerk Computing (Verlag)
17,43