데이터 기반 가격 및 재고 관리의 혁신: 검열 및 종속 수요 문제 해결

Korel Gundem과 Zhengling Qi의 연구는 오프라인 환경에서 검열 및 종속 수요 문제를 가진 동적 가격 및 재고 관리 문제에 대한 새로운 데이터 기반 접근법을 제시합니다. 고차 MDP와 혁신적인 알고리즘을 통해 최적 정책을 효과적으로 학습하고, 오픈소스 코드 공개를 통해 실제 적용 가능성을 높였습니다.

Korel Gundem과 Zhengling Qi는 최근 발표한 논문 "Offline Dynamic Inventory and Pricing Strategy: Addressing Censored and Dependent Demand"에서 오프라인 환경에서의 동적 가격 및 재고 관리 문제에 대한 획기적인 해결책을 제시했습니다. 이 연구는 과거 가격, 주문량, 재고 수준, 공변량 및 검열된 판매 데이터를 활용하여 장기적인 이윤을 극대화하는 최적의 가격 및 재고 관리 정책을 추정하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

기존의 마르코프 결정 과정(MDP) 모델은 수요의 검열(판매 데이터의 누락)과 과거 수요의 영향(종속성)으로 인해 제대로 작동하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 연속적인 검열 사례의 수를 고려한 고차 MDP를 도입하여 특수한 벨만 방정식을 만들었습니다. 이는 마치 복잡한 퍼즐을 풀듯, 데이터 속에 숨겨진 최적의 전략을 찾아내는 과정이라고 할 수 있습니다.

특히, 오프라인 강화 학습(Offline Reinforcement Learning)과 생존 분석(Survival Analysis)의 아이디어를 결합하여 두 가지 새로운 데이터 기반 알고리즘을 제안했습니다. 이 알고리즘들은 벨만 방정식을 풀고 최적의 정책을 추정하는 데 효과적임을 유한 표본 회한 경계(finite sample regret bounds)를 통해 수학적으로 증명했습니다. 이는 마치 수학적 증명을 통해 알고리즘의 신뢰성을 확보한 것과 같습니다.

더 나아가, 연구팀은 다양한 수치 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 입증했습니다. 이를 통해 제안된 알고리즘이 검열되고 종속적인 수요를 특징으로 하는 순차적 의사 결정 환경에서 최적의 가격 및 재고 관리 정책을 학습하는 최초의 데이터 기반 접근 방식임을 확인했습니다. 또한, GitHub(https://github.com/gundemkorel/Inventory_Pricing_Control)에 오픈소스 코드를 공개하여 실제 적용 가능성을 더욱 높였습니다. 이는 마치 연구의 결과물을 전 세계 연구자들과 공유하며 함께 발전시키자는 제안과 같습니다.

이 연구는 오프라인 환경에서의 데이터 기반 의사결정에 새로운 가능성을 제시하며, 더욱 효율적이고 수익성 높은 가격 및 재고 관리 전략 수립에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 이 연구가 다양한 산업 분야에서 활용되어 실질적인 경제적 효과를 창출할 수 있기를 기대해 봅니다.