Когда цены учатся друг у друга: как графовые нейросети оптимизируют розничные цены

Автор: Денис Аветисян

Как использование графовых сетей внимания в алгоритмах обучения с подкреплением позволяет повысить прибыль, стабильность и справедливость ценообразования в розничной торговле.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Оптимизация стратегии GAT–MAPPO демонстрирует, что отрицательные значения коррелируют с более плавными ценовыми траекториями, указывая на способность алгоритма стабилизировать рыночное поведение.

Применение графовых сетей внимания для динамического ценообразования в многоагентном обучении с подкреплением.

Динамическое ценообразование в розничной торговле требует адаптации к меняющемуся спросу и координации между связанными продуктами, что представляет собой сложную задачу оптимизации. В работе ‘Graph-Attentive MAPPO for Dynamic Retail Pricing’ представлено систематическое эмпирическое исследование многоагентного обучения с подкреплением для оптимизации цен, сравнивающее базовый алгоритм MAPPO с его модификацией, использующей графовые нейронные сети (MAPPO+GAT). Полученные результаты демонстрируют, что интеграция графовых сетей в MARL-подход повышает общую прибыль, стабильность цен и справедливость распределения выгод между продуктами. Может ли подобный подход стать основой для масштабируемых и устойчивых систем динамического ценообразования в сложных розничных средах?

Цена как Иллюзия: Проблемы Динамического Ценообразования

Традиционные стратегии ценообразования оказываются неэффективными при колебаниях спроса и взаимосвязанности товаров, что ведёт к потере прибыли и дисбалансу запасов. Особенно это заметно в широких ассортиментах, где сложно учесть все факторы потребительского выбора. Эффективное ценообразование требует понимания не только индивидуального спроса, но и влияния продуктов друг на друга – ведь продажи одного товара часто стимулируют или подавляют спрос на другие. Статичное ценообразование не улавливает динамику рынка, а «революционные» технологии быстро устаревают.

Многоагентное Обучение: Цена как Самоорганизующийся Хаос

Предложена методология динамического ценообразования на основе многоагентного обучения с подкреплением (MARL), где каждый продукт – независимый агент, оптимизирующий свою цену для максимизации прибыли. В качестве основного алгоритма используется MAPPO – алгоритм обучения с подкреплением с централизованным обучением и децентрализованным выполнением. Централизованное обучение эффективно использует глобальную информацию, а децентрализованное обеспечивает масштабируемость. Для повышения эффективности обучения применяется обобщенная оценка преимущества (Generalized Advantage Estimation), снижающая дисперсию оценок и ускоряющая сходимость алгоритма.

Результаты экспериментов показывают, что алгоритм MAPPO+GAT демонстрирует более высокую среднюю прибыль (представленную средним значением и 95% доверительным интервалом) по сравнению с алгоритмом MAPPO в различных условиях.

Взаимосвязи Товаров: Сеть Зависимостей и Влияний

Для моделирования взаимосвязей между продуктами построена сеть взаимосвязей (Item Graph) на основе данных о совместных покупках. Интегрирована архитектура Graph Attention Networks (GAT) с алгоритмом MAPPO, позволяющая агентам выборочно обмениваться информацией, учитывая структуру Item Graph, и учитывать влияние цены одного продукта на спрос на другие. Обучение построено на наборе данных Online Retail II с использованием CatBoost в качестве оракула спроса. Результаты показывают, что подход MAPPO+GAT превосходит MAPPO, демонстрируя прирост средней прибыли в тестовых сценариях.

Анализ парных различий в прибыли между алгоритмами GAT и MAPPO показывает распределение, отражающее различия в эффективности этих алгоритмов в отдельных эпизодах.

Справедливость Цены: Равное Распределение Влияния

Динамическое ценообразование может приводить к неравномерному распределению прибыли между продуктами. Для оценки справедливости использовался индекс Джеймса (Jain’s Index). Результаты показывают, что алгоритм MAPPO+GAT обеспечивает незначительный положительный сдвиг в индексе Джеймса, указывая на более справедливое распределение прибыли, не ухудшая общую выручку. Данный подход не только максимизирует прибыль, но и обеспечивает более устойчивую розничную экосистему.

Оценка стабильности по каждому варианту эксперимента показывает, что применение GAT к алгоритму MAPPO приводит к улучшению справедливости, что подтверждается положительными значениями показателя стабильности.

Каждая оптимизация – это лишь временное перевешивание дисбаланса, ведь рано или поздно система найдёт способ вернуть всё на круги своя.

Исследование, посвященное динамическому ценообразованию в рознице с использованием графовых сетей внимания и многоагентного обучения с подкреплением, закономерно выявляет компромиссы между прибылью, стабильностью цен и справедливостью. Это подтверждает старую истину: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Попытки создать идеальную систему ценообразования, учитывающую все факторы, неизбежно приводят к усложнению и, как следствие, к новым проблемам. Как точно заметил Роберт Таржан: «The difference between good and great is attention to detail». В данном контексте, внимание к деталям при построении графовой модели позволяет добиться лучших результатов, но требует постоянного мониторинга и адаптации к изменяющимся условиям рынка. Иначе говоря, элегантная теория всегда найдёт способ сломаться о суровую реальность продукшена.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность улучшения портфельной прибыли, стабильности цен и некоей «справедливости» посредством нагромождения graph attention networks поверх multi-agent reinforcement learning. Но не стоит обольщаться. Каждая «революция» в машинном обучении – это просто новая, более сложная функция потерь, которую кто-нибудь обязательно сломает в продакшене. Вопрос не в алгоритме, а в данных. И в том, что «справедливость» в розничной торговле – это концепция, которую маркетологи любят, а бухгалтеры – нет.

Вероятно, следующим шагом станет попытка добавить ещё один уровень абстракции – transformers для анализа временных рядов цен, или, может быть, diffusion models для генерации «оптимальных» скидок. Но в конечном итоге, все эти сложные модели столкнутся с той же проблемой: непредсказуемостью потребительского поведения. И, конечно, с неизбежным появлением «черных лебедей» – внезапных изменений в экономике или моде, которые сведут на нет все расчеты.

Поэтому, вместо того, чтобы гоняться за очередным «серебряным пульётом», возможно, стоит вернуться к более простым вещам – к пониманию базовых принципов ценообразования и к построению надежных систем мониторинга. Всё новое – это просто старое с худшей документацией. И, вероятно, с большим количеством багов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00039.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 19:13