电子商务中面向产品线的动态定价方法研究

研究电子商务零售中产品线动态定价决策的优化问题.决策的实时性需求和计算复杂性是该问题的难点.对此,首先提出市场需求状态模型和需求状态的估算方法,在此基础上,进一步提出产品线动态定价的优化模型,最后,提出一种基于自组织神经网络的Q学习算法来求解产品线动态定价的优化问题.模拟实验结果表明,用该算法求解产品线动态定价问题具有较高的效率和效用.     

库存和价格影响需求的易逝品动态定价

传统的基于收益管理的易逝品动态定价问题大都假设需求只受价格影响,但现实生活中,某些易逝品(如时装等)的需求不仅受价格影响,还受剩余库存的影响.研究了随机环境下需求受库存和价格影响的一类易逝性产品的价格决策问题.假定顾客到达过程服从时齐泊松过程,并且到达顾客的购买决策受价格和剩余库存的影响,利用随机动态规划进行建模,给出了最优价格策略惟一的充分条件,并分析了最优值函数和最优价格策略的结构性质.最后,利用Monte-Carlo模拟对文中所得价格策略和以往的研究中不考虑库存影响得到的价格策略进行比较,说明在制定决策时考虑库存对需求的影响的重要性.     

仓储能力约束和缺货下两易逝品联合采购动态批量决策

研究了两种仓储能力约束情形下两易逝品联合采购动态批量决策问题。易逝品的特征是库存损失率及库存持有成本依赖于产品库存持有时间,在需求损失(缺货)的情况下将构建的收益最大化模型转化为成本最小化模型,成本最小化模型中包含联合启动成本,两产品单独启动成本、变动采购成本、库存持有成本和缺货成本,分析得出了最优解的结构特性,在此基础上,设计动态规划算法求解问题。同时分析了无投机性成本结构的特殊情形,设计了前向算法求解问题。     

基于风险规避顾客的收入管理在线拍卖机制

分析了可运用于收入管理的定价及分配存量的在线拍卖机制。传统拍卖机制假设竞标者是风险中性的,本文研究的模型中买方是具有相同常数绝对风险规避的效用函数（CARA）的,考虑加入现在购买期权来研究基于风险规避顾客的收益管理中最优拍卖机制问题,采用Stackleberg两阶段主从博弈模型研究参与人策略,求解竞标者策略的纳什均衡,以达到最大化易逝性产品生产企业的收益的目的,最后用一个简单的数值算例对优化模型进行验证。结果表明面对风险规避顾客时,现在购买期权能有效提高销售价格和易逝性产品卖方收益。     

多种易逝品的库存控制模型及动态定价

在不允许缺货和公共产能约束条件下,提出了一个多种易逝品连续时间库存控制模型,并研究了各种产品最优生产速度以及动态定价的问题.模型中,每种产品的易逝率因子均为随时间变化的任意正函数,且每种产品的需求是该产品价格的线性函数.通过采用连续时间最优控制理论以及非线性最优化方法,给出了每种产品的最优生产策略以及极大化收益.在公共产能约束条件下,比较了同时生产多种产品与单独生产一种产品最优定价以及极大化收益的差异,为企业合理规划生产,规避经营风险提供重要的指导.     

基于强化学习的需求分布未知情境下酒店客房动态定价研究

传统酒店动态定价研究大多考虑改进需求预测方法或考虑需求环境已知,而现实生活中需求分布通常是未知的.本文考虑需求分布未知的情境,建立基于马尔可夫决策过程的酒店客房多周期动态定价模型,并利用强化学习方法,提出基于SARSA(λ)的改进算法对客房动态定价模型进行求解.为提升算法的求解能力和收敛速度,提出了基于改进ε-greedy策略的ε-SARSA(λ)算法和基于改进模拟退火策略的ISA-SARSA(λ)算法.通过数值实验对比SARSA(λ), ε-SARSA(λ), SA-SARSA(λ)和ISA-SARSA(λ)四种算法的收益优化结果,验证了改进算法的有效性,结果显示, ISA-SARSA(λ)算法求解性能最好.     

考虑采购数量的季节性商品动态定价问题

研究了一个同时考虑商品采购数量和动态定价的季节性商品销售策略问题.顾客可以通过网络订购 和现场购买两种方式购买该商品,且网络订购商品由销售商免费派送.两种方式下的商品需求量都是关于商品价格 和购买时间的函数,而网络顾客在收到商品之前, 会以一定的概率取消订单.销售商在销售期内, 需要通过动态调整 价格的策略来刺激消费者购买商品,以保证在销售季节内完成商品销售任务并提高销售商收益.提出了一个可以同时确定最佳采购数量和最优商品动态定价策略的数学模型,优化的目标是最大化销售商的收益, 并给出该模型的求解 算法.最后的算例表明, 模型和算法是有效的, 且相对静态价格策略,动态价格策略能为销售商带来更多的收益.     

易逝品随机生产库存模型动态定价、服务水平和生产控制策略

本文研究需求受价格和服务水平双重影响下的易逝品随机生产库存模型,探讨考虑外部随机扰动对库存变动影响下易逝品企业的最优联合动态定价、服务和生产策略,并基于随机最优控制理论,运用Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程对最优策略进行了求解.研究表明:最优动态价格、服务水平和生产速率是库存水平的线性反馈形式;外部随机扰动的大小对易逝品生产企业所获得的折现利润总期望会产生不同影响,在整个经营周期内外界不确定因素越大,易逝品生产企业所获得的折现利润总期望越小;价格敏感系数和服务敏感系数会影响易逝品企业生产、服务、价格策略.     

一种MDP基于性能势的并行Q学习算法

在性能势理论框架内,研究折扣和平均准则马尔可夫决策过程(MDP)的统一并行Q学习算法.提出了独立并行Q学习算法和状态划分并行Q学习算法,重点讨论了算法中的关键参数的设计,即同步点如何选择的同步策略和如何合成Q因子的Q值构建策略,给出了一种固定步长结合一定偏移量的同步策略,并分析了并行中Q值构建策略的确定原则,给出了几种Q值构建策略的选择方法.仿真实验表明并行Q学习算法的有效性.     

基于公平的博弈学习模型及其实验研究

在"经验权重魅力值学习模型"(EWA)中引入公平因素而构建公平博弈学习模型,模型用公平思考引起的心理效用来代替策略物质效应,以此来修正决策参与者的策略收益,改变策略魅力值,进而研究动态博弈过程中博弈均衡的移动;通过对公平博弈学习模型和EWA学习模型的最后通牒博弈决策模拟比较,结果发现公平博弈学习模型能更快地收敛于均衡策略;我们继而设计并进行了冰淇淋蛋糕分配实验,实验证明了参与者在实验过程中存在公平思考及学习等行为;最后用实验数据检验公平博弈学习模型与EWA学习模型,结果显示:两个模型都可以收敛于均衡策略,但公平博弈学习模型具有更快的收敛速度和对参与者决策行为更好的预测能力,实验结果表明人类的公平思考行为影响着决策行为。     

基于混合定价机制的高估价顾客购买策略

在传统市场和网络市场上销售具有价值易逝性的商品,研究顾客在卖方定价与买方定价这一混合定价机制下的购买行为.分析了顾客的最优出价策略,讨论了成交价和顾客获胜概率,得到高估价顾客的购买策略.     

新产品捆绑上市的鲁棒定价策略

面对新产品信息缺失的上市困境,从传统的供应链合作上市向产品合作上市推进,根据成熟产品和新产品信息的不同,探讨了零售商的四类上市策略,旨在发现哪种策略更有利于新产品推广.研究表明,当两产品捆绑后具有一定互补性时,"捆绑上市+部分信息"策略下零售商的利润完美地逼近"捆绑上市+完全信息"策略,远高于"单独销售+完全信息"策略,凸显了产品合作的价值,使得零售商无需获得新产品的所有信息,就能有效推进新产品成功上市.     

消费者异质性影响下的网络信息商品销售策略

针对网络销售模式下的信息商品的特性,文章研究消费者异质性(最大价值差异和强度差异之和)及商品关系对普通销售、纯捆绑销售和混合捆绑销售策略的影响.研究结果表明当强度差异较小,商品间互补或替代时,纯捆绑销售和普通销售分别占优势地位;当商品间无关时,纯捆绑销售与普通销售占优概率基本相等.当强度差异等于最大价值差异时,随异质性增加,普通销售明显优于纯捆绑销售.对混合捆绑的研究给出其转为普通销售和纯捆绑销售的条件,并发现在商品间互补的情况下,当强度差异较小且两种商品最大价值差异相差不大时,纯捆绑策略占优;最大价值差异相差较大且消费者对其中一种商品偏好基本一致时,混合销售策略占优.     

Optimal bundling and pricing decisions for complementary products in a two-layer supply chain

This article explores bundling and pricing decisions for two complementary products in a two-layer supply chain consisting of a multi-product manufacturer and a retailer. We establish four different pricing models under cases of decentralized decision, while considering different portfolio-bundling strategies of the manufacturer and the retailer. A game-theoretical method is used to characterize the corresponding equilibrium outcomes in each scenario. By further analyzing and comparing the maximum profits of all four possible scenarios, optimal bundling and pricing decisions for the manufacturer and the retailer are obtained, respectively. Model extensions and numerical examples are enriched to highlight the factors affecting optimal decision-making. Finally, valuable and interesting managerial insights are summarized. Results show that the upstream manufacturer always profits more when he sells complementary products separately. However, the optimal bundling decision of the downstream retailer is jointly determined by product complementarity (as a major factor) and the difference of product profitability (as a secondary factor). Market power cannot exert an influence on both optimal bundling decisions, but it can partly affect pricing decisions.     

购物中心大额购买者与小额购买者的行为差异:一项跨国和跨地区的比较研究

通过对在西安、美国和香港进行问卷调查所得数据的分析,研究了购物中心大额购买者与小额购买者之间在惠顾动机、惠顾行为和购买行为上的异同,得到三个适用性较强的结论:第一,大额购买者有较强的购买动机和较明确的购物计划,小额购买者的购买动机较弱,购物计划也比较模糊;第二,大额购买者是购买非食品类产品的主体,同时在食品购买方面也很重要,而小额购买者在购买食品方面十分重要;第三,在购买时,大额购买者比小额购买者更注重品牌.另外,还得到了一些只是在一定条件下适用的结论.最后讨论了研究结果的应用.     

带有固定订购费用的易逝品供应链协调模型

以动态市场环境下的易逝品供应链为研究对象,探讨了由单个制造商单个零售商所组成的两层供应链生产订货协调问题.在带有固定订购费用的情形下,分别建立了一体化决策和分散决策模型,并分别证明了一体化决策模型和分散决策模型解的存在唯一性.探讨了利用价格保护契约来达到供应链协调.通过研究发现,只有价格保护策略并不能达到渠道协调,但在合理的选择价格保护因子以及批发价格的条件下,可以达到供应链的协调和两个供应链成员的"双赢".     

考虑生鲜品新鲜度的集配策略研究

以一个提供生鲜品运输服务的速递企业为研究对象,考虑客户对生鲜品出货新鲜度要求对该企业集配策略进行研究.首先,基于生鲜品质量变质特性的数量集配策略采用随机更新理论建立生鲜产品集配模型,决策使平均期望总成本最小的集配数量.分析模型指出集配中平均期望运输成本与平均期望集配惩罚成本的内在变化规律,指出平均期望总成本关于集配数量的变化规律及企业是否采用集配策略与需求速率、固定运输成本与单位惩罚成本相关,及采用集配策略后的最优集配数量取决于需求、成本与产品环境的联合作用.发展模型求解算法,数值实验出示集配数量、保鲜成本及期望成本与企业所处的需求、成本与产品环境的关系,为生鲜产品物流速递企业制定集配策略提供借鉴.     

易逝性电子产品随机模糊库存决策模型及其应用

针对随机和模糊混合不确定环境下的易逝性电子产品库存优化问题,提出了随机模糊多目标库存决策模型和相应的妥协遗传算法。利用期望值和机会约束等价变换,获得不同置信水平下的最佳订货量。通过实例计算求解发现,概率水平的变化比可能性水平的变动对目标函数值的影响要大,可以通过调整不同的置信水平获得最佳订货量。     

住房租赁占线算法及其竞争策略

研究一个住房租赁占线算法问题.不同于Karp[1]研究的雪橇,住房具有价值昂贵、使用寿命长的特征,因此模型引入＂买卖存在交易成本,价格高于交易成本＂的假设,描述一个可二手交易的住房租赁问题的占线决策过程.在该过程中,理性的决策者在住房使用结束后会权衡住房市值与交易成本变卖住房以降低居住成本.我们对这一问题展开了竞争分析,获得了一个反映交易环境、行业竞争水平与占线策略及竞争比的等式.等式说明在对未来需求信息了解相同的情况下,交易市场、行业竞争水平等环境因素决定占线策略及竞争比,模型对类似环境条件下租赁问题的决策具有借鉴意义.