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1.
为解决B2C环境下网络零售商向客户提供配送服务的多时隙激励定价问题,基于收益管理理论,针对客户具有在线时隙选择随机性的特点,引入效用函数,建立基于Logit模型的选择概率公式.考虑区域和时隙宽度影响,动态估计交付成本;用动态规划方法建立收益模型.通过数值分析得到不同时隙宽度和效用下的激励定价方案.结果表明:客户所属区域会对时隙价格产生一定的影响;时隙的效用越大,价格越高;时隙宽度越大,价格越低.研究结果对网络零售商的时隙规划具有参考价值. 相似文献
2.
为解决B2C环境下网络零售商向客户提供配送服务的时隙定价问题,引入效用函数,考虑在实际选择中,某些时隙选项之间的相关性对顾客选择概率的影响,以最大化收益和均衡各时隙的配送能力为目标,建立基于Nested Logit的客户选择模型.该模型克服了多项式Logit模型"与其他选择无关"的局限性.通过算例对模型的有效性进行验证.结果表明:时隙选择概率的变化不仅受剩余时间和配送能力的影响,而且受某些时隙选项之间的相关性和时隙的预计效用的影响.研究结果对网络零售商的时隙定价策略有参考价值. 相似文献
3.
为解决在线订单配送效率低、时隙运能分配不均衡和顾客满意度不高的问题,考虑价格和交付期对消费者选择行为的影响建立Logit模型,采用强化学习结合时隙运能分配特点对到达的订单群进行运能分配.算例模拟结果证明:采用强化学习能使每个时隙每辆车的运能分配均衡,且分配方法符合消费者的行为偏好;消费者对时隙价格偏好程度越高商家收益就越低.结论验证了采用强化学习解决时隙运能分配问题的可行性和有效性. 相似文献
4.
为研究B2C环境下网络零售商根据客户订单要求提供相应的配送时隙服务问题,基于收益管理的思想,针对客户选择的时隙效用不同的特点,引入效用函数,建立基于多项Logit模型的选择概率公式,并对客户进行相应的分级.在价格折扣模型的基础上进行改进:客户订单服从泊松分布,并对客户进行等级分类;引入0-1变量对时隙选项以及折扣替换选项进行约束,并对选择概率公式进行变形;考虑由客户的选择行为产生的差异化定价以及折扣激励,建立新的折扣模型.通过算例分析时隙效用对价格和折扣的影响,以及不同等级客户的价格差异.结果验证了模型的有效性;通过配送能力的调整,证明了差异化定价和折扣激励对时隙的短期规划有明显成效. 相似文献
5.
为解决电商订单取消行为导致的配送资源浪费问题,根据消费者对时隙价格的偏好建立Logit模型,通过机会成本确立时隙运能超售点,采用强化学习结合时隙运能分配特点研究订单取消行为下的时隙运能超售策略。模拟结果证明:强化学习能使订单运能均匀分配;相比传统方式,采用超售策略能够提高总收益,在最优超售点下总收益最大。利用该模型可得出不同订单取消率下的最优超售点以及收益增加率,为商家制定相关销售和运输策略提供参考。 相似文献
6.
在B2C环境下,为产生良好的经济效益和提高竞争力,网络零售商致力于根据客户订单的要求提供相应的时隙配送服务,提高时隙配送效率和降低运营成本.考虑随时隙运力变化的需求特征以及客户与容量之间相互作用关系,建立基于最大订单数量和最优时隙容量的非线性数学规划模型,综合优化网络零售商的配送时隙运力.通过算例分析,模拟几种不同情况下的配送时隙动态定价,验证了模型的有效性和科学性. 相似文献
7.
考虑客户满意度的网购物流配送路径优化 总被引：1，自引：0，他引：1
为更全面地反映网购物流配送的客户满意度,引入客户满意度指标.首先,考虑城市交通管制的硬时间窗约束和客户要求的软时间窗约束,建立最小配送成本和最短配送时间的多目标优化模型;然后,引入客户满意度指标,并设定客户满意度阈值,对该模型进行优化.设计遗传算法求解该优化模型.结合实际算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明:优化后的模型可以在保证较低配送成本和较少配送时间的基础上,最大化配送服务的客户满意度水平.该方法不存在客户流失的风险,有利于提高企业的竞争优势,符合企业的长远利益. 相似文献
8.
为研究在客户估值信息共享下存在价格竞争的班轮公司的航线联盟选择,建立一个动态博弈模型,运用纳什均衡求出班轮公司的最优定价决策,并计算部分航线联盟和全航线联盟两种形式下的公司收益。结果表明,无论何种联盟形式都会提高班轮公司的市场份额,公司在不同联盟形式下的收益受客户最大估值的影响。通过比较不同联盟形式下公司的利润,得出班轮公司对不同形式联盟的选择偏好,即当客户最大估值较低时公司不会选择联盟,当客户最大估值较高时公司会选择联盟并会结成全航线联盟。 相似文献
9.
巢式Logit模型在交通方式选择行为中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
研究基于离散选择理论的巢式Logit模型(NL)及其在交通方式选择行为中的应用.较传统多项Logit模型(MNL)而言,NL放宽了IIA限制,具有更好的解释能力,并提出一套便于实际操作的应用方法,最后编写程序并以算例说明整个应用操作的流程. 相似文献
10.
聚焦集装箱托运人货运选择偏好调查,对意向选择实验(stated choice experiment,SCE)设计方法(问卷设计的核心)进行研究。基于D-error和S-error两个效率指标,提出一种均衡调查效率与调查成本的SCE设计新方法。以义乌至宁波集装箱运输为例,利用试调查数据和新设计方法设计SCE。研究发现:新设计方法的D-error和S-error指标值分别为0.0443和20,小于传统正交设计法的0.0562和61;基于新设计方法、正式调查的SWAIT多元Logit模型(multinomial Logit model proposed by SWAIT,MNLS模型)在拟合优度和显著参数数目上均优于基于正交设计法、试调查的MNLS模型。结果表明,新设计方法能够以较小样本量得到拟合优度更好的模型,揭示更多的托运人货运选择偏好信息,可为高效率、低成本地采集托运人货运选择偏好数据提供一种新途径。 相似文献
11.
鉴于即期客户较难准确预测，传统的舱位分配存在着很大的不确定性，综合运用市场细分和收益管理的方法，考虑空箱调运问题，围绕即期客户和合同客户这两大客户群建立航运电商环境下两艘对开班轮的舱位分配优化模型.以中日韩航线为例,计算为即期客户和合同客户预留的舱位数；根据在航运电商环境下预测值与实际值差距缩小的特征，分析传统环境下与航运电商环境下集装箱班轮舱位分配方案的差异.在航运电商环境下计算所得的总收益大于传统环境下的总收益，显示该优化模型的有效性和电商平台的优越性.结论如下：航运电商的发展能有效提高班轮公司收益；电商平台下的舱位分配趋势使预测精度大大提高，预留的舱位数与实际到达的客户需求出入较小；电商客户在航运电商环境下会得到大力发展，合同客户的数量会逐渐下降. 相似文献
12.
当前的卫星资源分配方案大多为同步轨道卫星设计,针对低轨卫星的高动态特性,以及存在频率和功率资源受限的问题,提出一种基于深度强化学习的功率分配算法。首先对低轨卫星功率分配场景进行建模,引入一种时隙划分方案来简化低轨卫星的动态特性模型,进一步提出一种基于深度强化学习算法的功率分配策略,该策略通过调节单颗低轨卫星各个波束中子载波的功率值,降低同频干扰,能达到提升低轨卫星频谱效率的目的。仿真结果表明,所提算法能够在较短时间内收敛并达到稳定状态,在总功率一定的条件下,该方案能有效提升单颗低轨卫星的吞吐量,其频谱效率明显高于注水算法和Q学习算法。 相似文献
13.
为提高生鲜品冷链物流配送的时效性,进而提高冷链配送企业的服务质量和市场竞争力,考虑客户地理位置的相邻性和交货时间窗的相似性,提出基于时空相似测度的冷链物流分区配送路径优化模型。借助基于时空相似测度的k-means聚类方法和遗传算法,实现客户的动态分区和路径优化。通过算例发现:基于时空相似测度进行分区的路径优化方案不仅在配送成本、时间惩罚成本和货损成本上明显优于基于传统的固定分区和基于空间相似测度进行分区的路径优化方案,而且时效性也明显改善。 相似文献
14.
为实现班轮公司在随机需求情况下收益的最大化,以国际干线班轮运输的外贸集装箱是否被直接运往国外为依据,将外贸集装箱分为国际直达箱和沿海捎带箱.基于收益管理理论,分阶段建立考虑实际约束的国际直达箱舱位分配模型以及沿海捎带箱舱位分配与动态定价模型,捎带空箱也被考虑在内.依据鲁棒优化思想,通过对不确定数据进行情景描述及缩小系数变化范围,对模型进行优化处理.算例分析发现,在需求不确定环境下,捎带箱动态定价策略比统一定价策略更有优势,可以使班轮公司获得更多的收益.该方法可为班轮公司制定捎带箱舱位分配及定价策略提供有价值的参考. 相似文献