检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004
出 处:《系统仿真学报》2006年第11期3046-3049,3054,共5页Journal of System Simulation
基 金:国家自然科学基金重点资助项目(70431003);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20040145009)。
摘 要:电子商务竞争环境下,耐用品的动态定价中考虑成本和顾客期望,采用多个周期两阶段定价的方法,两个阶段分别选取成本加成和顾客期望定价模型,并组合在一起形成一个周期的定价策略。以电子商务运营商的在线销售利润和销售额为算法的性能衡量指标,采用PSO算法,寻找最优降价时间和两阶段的最优价格。实验结果证实该方法在收敛速度上和计算效率上是可行的,性能也优于多周期只考虑成本的单阶段定价方法。In competitive environment of electronic commerce, durable products were priced dynamically, considering not only cost, but also customer expectation in every period. Multi-period two stages pricing is adopted. Cost-plus model and customer-expectation model were selected for each stage respectively, and integrated for one pricing period. To find the optimal price and time length of two stages, particle swarm optimization was selected for the sake of maximizing the profit and sale number of an online marketing site, The results of experimentation verify that the method is practical in terms of the speed of convergence to the optimal price and computational efficiency, and is better than multi-period only considering cost one stage pricing.
分 类 号:TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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