基于离散选择模型的品类与定价优化问题研究

发布时间：2021-06-30 08:05

　　品类与定价优化问题是零售商在需求多元化的当下所面临最为复杂且重要的运营问题之一。在该问题中,零售商需要在满足运营约束的前提下,通过从给定产品集合中选择一个子集,并决定产品销售价格的方式来最大化期望收益。该问题的核心在于如何准确地刻画顾客的选择行为,并设计有效的优化算法。我们主要通过引入多种离散选择模型来捕捉相似产品之间的替代效应,并研究考虑位置效应的情形,即产品的选择概率受产品展示位置影响的情形。首先,我们研究顾客选择行为服从MNLD模型的情形,并首次将该模型引入空间约束下联合品类与定价优化问题中。对于这个NP-难问题,我们提出基于动态规划和通用近似方案的?-近似算法。此外,当所有产品空间权重相同时,我们的算法能得到对应联合优化问题的最优解。其次,我们研究顾客选择行为服从NL模型的情形,并首次研究空间约束下基于NL模型的联合品类与定价优化问题。对于这个NP-完全问题,我们首先利用二分查找和动态规划将其拆分为一系列非线性最大化子问题。之后,通过运用多重选择背包问题近似算法和构建可行解集合的方式,我们获得非线性子问题的近似解,并基于此提出联合优化问题的?-近似算法。再次,我们研究顾客选择行... 

【文章来源】：清华大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：146 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
主要符号对照表
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究内容
    1.3 论文贡献
    1.4 论文结构
第2章 文献综述
    2.1 引言
    2.2 基于MNL模型的相关文献
    2.3 基于MMNL模型的相关文献
    2.4 基于NL模型的相关文献
    2.5 基于MLNL模型的相关文献
    2.6 基于其他选择模型的相关文献
    2.7 考虑位置效应的相关文献
    2.8 小结
第3章 基于MNLD模型的联合品类与定价优化问题
    3.1 引言
    3.2 问题描述与建模
    3.3 问题性质与拆分
        3.3.1 基于动态规划的空间分配
        3.3.2 子问题的数学性质
    3.4 近似子问题
        3.4.1 1/2-近似算法
        3.4.2 多重选择背包问题近似算法
    3.5 小结
第4章 基于NL模型的联合品类与定价优化问题
    4.1 引言
    4.2 问题描述与建模
    4.3 问题性质与拆分
        4.3.1 问题性质
        4.3.2 问题拆分
    4.4 近似子问题
        4.4.1 问题重构
        4.4.2 构建可行解集合
        4.4.3 说明性算例
    4.5 算法复杂度分析
    4.6 巢内个数约束的特殊情形
        4.6.1 求解最优解
        4.6.2 说明性算例
    4.7 小结
第5章 基于MLNL模型的联合品类与定价优化问题
    5.1 引言
    5.2 问题描述与建模
    5.3 定价优化问题研究
        5.3.1 期望收益函数的凹性
        5.3.2 期望收益函数的单峰性
        5.3.3 说明性算例
    5.4 联合品类与定价优化问题研究
        5.4.1 问题重构与拆分
        5.4.2 子问题求解
    5.5 推广与应用
        5.5.1 寡头博弈
        5.5.2 灵活价格敏感系数
    5.6 小结
第6章 考虑位置效应的品类与定价优化问题
    6.1 引言
    6.2 问题描述与建模
    6.3 选择概率最大化
        6.3.1 动态规划算法
        6.3.2 启发式算法
        6.3.3 说明性算例
        6.3.4 数值实验
    6.4 考虑位置效应的品类优化问题
        6.4.1 子问题求解
        6.4.2 最优期望收益
        6.4.3 数值实验
    6.5 推广与应用
        6.5.1 位置分配已知的特殊情形
        6.5.2 联合品类与定价优化问题
    6.6 小结
第7章 总结与展望
    7.1 论文总结
    7.2 未来研究方向展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3257374