粒子群算法在季节性商品最优定价中的应用

• 作者: 王婧 田志友 田澎
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 季节性商品 最优定价 粒子群算法 期望损失
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 219-221,231
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.02.063

摘要

从最小化期望损失的角度建立了季节性商品的最优定价模型,并采用粒子群算法进行求解.结合具体算例,根据不同库存量、库存量和折扣价的不同组合,分别获得达到最小期望损失的最优定价,可以很好地解释模型所具有的经济意义.对仿真结果的分析表明:粒子群算法不仅能灵活、简便地获得多种情况下的最优定价,而且反映了最优定价在库存量和折扣价不同组合时的变化规律,从而为销售商确定最优价格提供建议.因此,应用粒子群算法求解季节性商品的最优定价具有一定的现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田澎	上海交通大学安泰管理学院	140	4464	39.0	63.0
2	田志友	上海交通大学安泰管理学院	23	376	12.0	19.0
3	王婧	上海交通大学安泰管理学院	46	354	10.0	18.0