电子商务中动态定价研究及Agent实现

东南大学硕士学位论文电子商务中动态定价研究及Agent实现姓名：李为相申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：赵林度20040328电子商务中动态定价研究及Agent实现作者：李为相学位授予单位：东南大学相似文献(10条)1.学位论文卢莎基于群体购买的电子商务动态定价2004我们系统的研究了面向电子商务的群体购买的概念,网上动态定价的基本原理,销售公司开展动态定价的策略,面向动态定价的价格设定方法以及基于Hopfield神经网络的动态定价算法.目的是提供面向电子商务群体购买动态定价的系统理论与方法.该文重点给出了电子商务中群体购买折扣对销售价格设定的影响研究,研究了价格设置算法的机理,发现针对在线群体购买,随着所要求购买数量的变化,边际成本的改变,自动设置有利润的最优价格的方法和技术.该研究首先介绍了群体购买模型开始,比较了其与传统的大量销售折扣之间的相似与差异,正是这些相似与差异,导致一些从事电子商务企业成功或失败.群体购买模型与传统大量折扣是不同的,但群体购买模型却是传统大量折扣模型的一种新的途径.针对电子商务活动中的买卖双方之间如何交互合作,该文设计了一个基于动态定价的电子商务框架,其中买方是通过电子商务的中间媒介shopbots(相当于一个agent)搜寻要购买的产品,这里shopbots可以与pricebots进行通讯获得产品的价格,而pricebots使用卖家提供的定价算法实时计算出基于购买量的产品价格.这个框架给出了不同的中间媒介的逻辑职能.该分析中,在盈亏平衡点产品的总支出等于总收入.当产品产量大于盈亏平衡产量,企业就盈利,低于这点就亏损.通常盈亏平衡分析仅仅用于成本分析,它不能确定产品的销售价格,而边际决策准则分析可以确定产品的销售价格.我们采用Hopfield神经网络去计算群体购买折扣中最优关联成本.Hopfield神经网络可以根据输入的改变而改变输出.因此使用Hopfield神经网络去计算群体购买模型中的最优成本,在这里边际成本随着产量的改变而改变.用两个例子作仿真分析,第一例子是涉及四个生产要素的产品的定价,第二个例子涉及五个生产要素的产品,两个例子都采用了三种不同订单量,Hopfield神经网络计算出了两种产品的所有订购量的最优成本.这种最优成该计算提供了代入到价格公式的边际成本,并立即算出了最优销售价格.总之,这篇论文研究了面向电子商务的动态定价的概念,具体分析了群体购买折扣动态定价的定义,提出了一个基于动态定价的电子商务逻辑架构,分析了买卖双方基于该架构进行商务交易的原理;其次分析得出了基于客户价值与盈亏平衡点公司开展动态定价的定价策略;然后,分析得出了基于边际决策规则与价格需求弹性的价格计算公式;最后给出了基于hopfield神经网络计算最优成本--边际成本的方法.2.期刊论文李为相.赵林度.LIWei-xiang.ZHAOLin-du基于拍卖的电子商务动态定价研究-南京工业大学学报（自然科学版）2005,27(4)产品定价是企业最重要的决策之一.随着电子商务的兴起,网上商品的销售价格不再是固定不变,动态定价已经成为网络驱动的新经济特征之一.在线拍卖是电子商务动态定价中最常用的一种形式.传统上的多物品拍卖研究是建立在拍卖方拍卖商品的数量或竞标方商品需求的数量是固定不变的假设基础之上,这种假设不能满足实际应用的需要.文中摈弃这种假设,论述了网上竞标方需求数量不定前提下同质多物品拍卖动态定价模型,并分析了基于Agent的算法实现.3.学位论文曹东亮电子商务中智能Agent动态定价方法研究2002该文着重研究了如下四个部分内容:第一部分介绍了电子商务的基本概念,为电子商务中智能Agent动态定价方法研究奠定了基础:在第二部分中,首先介绍了智能Agent的理论框架,然后分析了实时智能和智能Agent技术的融合,并从Bid-click和PostedPrice两个方面,分析了智能Agent的应用;第三部分研究了智能Agent的价值链模式,分析了智能Agent磋商模型,并从智能Agent的基本结构和应用结构两方面,分析了智能Agent的应用结构;最后,介绍了智能Agent定价的方法,重点研究了基于智能Agent的动态定价方法,并对智能Agent动态定价及其客户理念进行分析,对电子商务的集成应用与广阔前景进行了分析.4.期刊论文潘伟.汪寿阳.华国伟.张金隆.PANWei.WANGShou-yang.HUAGuo-wei.ZHANGJin-long实体店及其网上商店产品的动态定价及订货策略-系统工程理论与实践2010,30(2)以实体店和网上商店两种销售模式通常共用一个订货渠道来满足顾客的不同需求为背景,分析了拥有实体店和网上商店公司的最优订货策略、最优的价格调整次数问题,并推导出了不同时期的最优定价策略.然后,利用数值算例分析了价格调整次数未知与已知两种情况下的最优决策.最后,指出了未来可能的几个研究方向.5.学位论文郭哲电子商务环境下商品动态定价模型与策略的研究2007近年来，随着网络通信和信息技术的飞速发展，Internet全球迅速普及，电子商务正逐渐成为经济增长的亮点和未来商务发展的趋势。定价作为电子商务运作实施的基本环节势必伴随电子商务的兴起而迎来自身发展的新机遇和新挑战。传统定价策略已经不能适应电子商务发展的需要。一方面，传统定价方式不够精确灵活；另一方面，传统定价方式不能准确地选择消费者分割的尺度，实施价格歧视策略，获得更多的消费者剩余。这使得对电子商务环境下动态定价策略的研究有着十分重要的意义。正如《信息规则—网络经济的策略指导》一书中指出的，网络经济理论“寻求的是模型，不是潮流；是概念，不是词汇；是分析，不是比喻”。本文尝试运用系统工程的理论方法，在现有的网络经济研究的基础上，建立一个电子商务定价的解释框架，更加深入地洞察电子商务定价的经济学本质，为新经济时代作出正确的定价战略决策奠定坚实的基础。本文围绕着电子商务新的经济环境，对动态定价的优化问题进行了五个方面的研究，具体内容如下：(1)从分析电子商务对定价决策因素的影响着手，分析电子商务对定价决策的影响，并由此引出新的动态定价模式。阐述了电子商务中动态定价是对传统价格歧视策略的继承和发展，并在Internet环境中通过计算机、网络等现代科学技术将价格歧视策略的作用发挥到极致。接着在分析动态定价与价格歧视的相同点不同点的基础上，讨论了动态定价存在的条件和实施条件，从市场和技术的角度研究了传统企业无法充分实施价格歧视的原因，研究了三种价格歧视在电子商务中的表现形式，以及电子商务环境下实现动态定价的技术优势，为后续工作做出铺垫。(2)针对电子商务市场中耐用品价格透明化，顾客需求个性化等问题，对消费者实施第一级的价格歧视，榨取最大的消费者剩余，采用多周期两阶段定价机制，建立考虑商品成本和顾客期望的耐用品动态定价数学模型。以耐用品销售商的在线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。获得优化结果后，分析了两阶段的价格变化走势，讨论了不同营销目标对商品销售的影响，比较了不同降价时间段对在线利润和销售额的影响。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。(3)首先在介绍数字化知识商品定义的基础上，比较分析了数字化知识商品与传统物质商品成本结构；从生产商和销售商的角度比较分析了数字化知识商品生产销售的成本组成，以及电子商务对各种成本的影响。其次，基于其成本结构，分析了数字化知识商品的本身所具有的特性以及网络所赋予给数字化知识商品的外在特性。最后，基于数字化知识商品的特性，讨论了其市场结构变化的原因和结果；分析了数字化知识商品的顾客需求曲线，并将其与传统物质商品的顾客需求曲线比较；研究了动态定价策略应用于数字化知识商品的优势。(4)针对数字化知识商品销售商的销售量未达到临界销售量这个阶段，采用第一级价格歧视，考虑产品版权成本、广告成本、竞争者价格、顾客对商品的评价，建立了考虑同类商品竞争的数字化知识商品动态定价模型。在顾客消费行为模型中，考虑了网络外部性对顾客消费行为的影响，量化了商品品牌、历史销售量和价格的影响。以电子商务环境下数字化知识商品销售商销售额和利润最大化为目标，对模型进行求解。并讨论怎样确定价格选择机制来实现商品销售商的营销目标；分析对两个营销目标——在线销售额和利润——设定不同权重的营销效果；研究了不同价格对消费者购买行为的影响；讨论了加价率的波动对最后计算结果的影响。(5)构建了电子商务环境下的定价业务流程。首先依据传统定价流程的组成，设计了传统定价活动流程图；其次运用基于过程代数的改进分析方法对传统定价业务流程进行了分析和评价，并结合BPR原则和电子商务环境下定价的特点，对传统定价业务流程进行重组，从而构建了适应于电子商务环境的定价业务流程。最后还给出流程重组前后的效果分析，效果令人满意。6.学位论文唐磊基于多Agent的电子商务动态定价方法的研究2003随着Internet的普及和电子商务应用技术的提高,全球信息经济最终将演变成一个由数以万计的智能Agent所构筑的网络.电子商务为企业提供了一个虚拟的全球性贸易环境,买卖双方能够通过智能Agent即时获得市场信息,这就为在线产品的定价提供了多种可能方案.该文主要介绍了如下四方面内容:1.从实时应用的角度出发,研究了电子商务动态定价的理论基础及研究与应用的发展趋势,介绍了电子商务环境和动态定价模型的发展状况;2.介绍了Agent与基于Agent的系统,分析了MAS的体系结构,在动态定价系统中融入了多Agent系统的理论,提出了多Agent动态定价模型;3.从算法的背景和算法具体内容两方面具体描述了三种基于多Agent的动态定价算法模型:基于价格-质量模型的动态定价算法模型、库存动态定价算法模型和查找树动态定价算法模型;4.分别对这三种算法进行了仿真,描述和分析了算法的适用条件及其特点并且在此基础上归纳总结了该文的主要研究工作,提出了需要进一步研究的内容.7.期刊论文卢莎.李一军.冯玉强.LusajoM.Minga.LIYi-jun.FENGYu-qiang动态定价:基于网上交易的群体议价折扣-黑龙江大学自然科学学报2003,20(4)根据客户的购买结果快速改变价格的定价模型对于网上商务是有益的.在网上购买中,群体议价折扣法是一种可以快速改变价格的模型.研究了群体议价折扣策略和传统的大量购买折扣,对这两种模型进行了对比,拓展了大量购买折扣模型的理解,认为成组购买是传统的大量购买折扣的另一种方式,该方法是一种可用于网上交易的经济有效的定价模型.8.学位论文王金田基于强化学习的电子销售市场动态定价研究2009随着Internet技术的迅猛发展，电子商务得到了广泛应用，电子销售市场中的动态定价问题研究具有十分重要的现实意义。论文主要使用强化学习技术来分别解决单个销售商和多个销售商垄断电子销售市场的动态定价问题。论文首先根据单个销售商垄断电子销售市场的模型特点，将其建模成半马尔可夫决策过程(Semi-MarkovDecisionProcess，SMDP)，并结合性能势理论，建立了适用于平均和折扣两种性能准则的Q学习算法和模拟退火Q学习算法，以解决单个销售商的动态定价问题。与简单的动态定价方法DF(DerivativeFollowing)相比，这两种算法的学习效果更好，其中模拟退火Q学习算法能够有效解决Q学习中的探索和利用之间的平衡问题。论文还讨论了不同的系统参数对销售商收益的影响。论文还针对两个销售商垄断电子销售市场的模型，研究了彼此之间没有信息交互和只有部分信息交互两种情况下的动态定价问题。第一种情况下，每个销售商单独学习，决策时刻各自独立，因而是异步决策问题：第二神情况下，销售商之间只能观察到对方的状态信息，而不知道对方的行动和报酬，因而可建模成马尔可夫博弈。针对这两种情况，论文在性能势理论框架下分别引入了WoLF-PHC算法，该算法根据对手使用的行动不同，而采用不同的学习率，从而能