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자료유형
학술저널
저자정보
서지희 (이화여자대학교) 이도연 (이화여자대학교) 정병관 (그로비) 조미성 (그로비) 민대기 (이화여자대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第49卷 第3號
발행연도
2024.8
수록면
1 - 14 (14page)
DOI
10.7737/JKORMS.2024.49.3.001

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This study considers a situation where a parking lot sells a 3-hour parking permit online with a static price through an O2O platform. Instead of the static pricing policy, the parking lot aims to dynamically control the parking permit price to prevent it from being full and getting too overcrowded. To address this problem, we propose a DQN(Deep Q-Network)-based dynamic pricing model that determines the price for every hour after observing the parking environment such as occupancy and the amount of sold permits. We trained the DQN model with an environment that simulates demands, incoming and outgoing vehicles, parking duration and lead time. Numerical analysis compares the proposed dynamic pricing model with the current static pricing policy. The comparison demonstrates that the dynamic pricing model is effective for reducing the chance of overcrowded and enhancing the profitability.
#Dynamic Pricing #Reinforcement Learning #Online-Selling #Parking Permits #Markov Decision Process

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의 및 제안 방법론
3. 수치 실험
4. 결론
참고문헌

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