不确定曝光量下保量投放合约广告鲁棒分配优化

在线广告市场中,保量投放合约广告占有重要份额。在相应的广告分配研究中,通常假设广告发布商平台在分配决策时,已知曝光量的精确值或精确概率分布,但实际决策时该值是高度不确定的。本文假设仅知曝光量部分分布信息,寻求已知部分信息的不确定集的最坏情形下的鲁棒分配方案,建立分布鲁棒机会约束模型。通过分析问题结构特征,对模型进行转化,设计了基于黄金分割搜索的风险概率凸逼近迭代算法,有效提升分配效果。最后进行数值仿真实验,验证得到的广告分配方案和相应设计算法的有效性和鲁棒性。