Бывает так, что попадается какая-то задача, находится ее решение, причем довольно неплохое, но потом эта задача все равно не отпускает. Появляется навязчивая мысль о том, что у нее должно быть более оптимальное решение. Примерно так и получилось с задачей динамического ценообразования для авиабилетов, которую мы описывали более года назад в прошлой статье. Решение основывалось на алгоритме семплирования Томпсона. Компьютерное моделирование продаж показывало превосходные результаты, а тот факт, что такие гиганты как Walmart и Amazon уже давным давно и более чем успешно используют различные модификации этого алгоритма, только укрепляло уверенность в том, что мы на верном пути и иных способов оптимального решения задачи просто нет. Но в подавляющем большинстве случаев то, что отлично и везде работает, в авиаотрасли должно работать лучше. Не потому что так хочется, а потому что в этом действительно есть сильная потребность. Должно быть меньше экспериментов с ценой, она не должна меняться очень часто, а сам процесс поиска оптимальной цены должен быть еще быстрее. Но самое главное, алгоритм семплирования Томпсона не позволяет получить более-менее адекватную вероятностную модель спроса, без которой невозможно в полной мере использовать стохастическое программирование и заняться задачами глобальной оптимизации.