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Algorithmic Aspects of Discrete Choice in Convex Optimization



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Éditeur :

Springer Spektrum


Paru le : 2024-11-18



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Description

This book develops a framework to analyze algorithmic aspects of discrete choice models in convex optimization. The central aspect is to derive new prox-functions from discrete choice surplus functions, which are then incorporated into convex optimization schemes. The book provides further economic applications of discrete choice prox-functions within the context of convex optimization such as network manipulation based on alternating minimization and dynamic pricing for online marketplaces.
Pages
162 pages
Collection
n.c
Parution
2024-11-18
Marque
Springer Spektrum
EAN papier
9783658457044
EAN PDF
9783658457051
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
16
Taille du fichier
1710 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
63,29 €
EAN EPUB
9783658457051
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
16
Taille du fichier
8612 Ko
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Prix
63,29 €

David Müller is a data scientist and former postdoc at the Chair of Business Mathematics at Chemnitz University of Technology. His research focuses on algorithmic and big data aspects of discrete choice models as well as machine learning and non-smooth optimisation.

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