如今,我国互联网行业发展迅猛,在此背景下,电子商务逐渐崛起,2021年天猫商城在“双十一”大型促销活动中已经采用“两波”预售模式,交易额突破5000亿元大关。预售使电商企业在电子商务背景下获得更高利润,但是存在信息不对称,市场需求不确定,定价决策不清晰等问题,这对电子商务的稳定发展产生了很大的阻碍。目前,如何把握市场需求,合理定价、吸引更多消费者购买产品成为当前电子商务预售模式研究的热点。因此,本文主要针对预售模式和销售模式相结合的产品定价问题建立数学模型,并提出了基于信息扩散的从众人工蜂群算法来求解该模型,为电商企业在两阶段产品定价提供一定理论支持。本文主要内容如下:首先,深入研究产品定价以及产品扩散和口碑的相关理论,并阐述了本文研究中参考的报童模型、扩散模型以及人工蜂群算法,为企业销售产品制定合理价格提供基础理论支撑。然后,针对现有消费者信息感知滞后、市场需求不确定等问题,建立扩散效应下的产品定价模型和双口碑扩散效应下的产品定价模型,并对双口碑扩散效应下的产品定价模型进行仿真,分析口碑和扩散对电商企业定价决策的影响。最后,在智能算法求解定价问题中,存在现有定价模型采用算法较为陈旧,导致实验结果与当前市场匹配度较低的问题。针对现有问题以及人工蜂群算法存在的不足,提出一种基于信息扩散的从众人工蜂群算法,通过22个基准测试函数说明改进算法的精度、鲁棒性。同时,利用改进算法进一步求解上述产品定价模型,结果表明改进算法求解出的定价可以使电商企业获得更高利润。通过以上研究可以得出结论,本文所提算法及模型能有效优化电商企业的产品定价问题,能够加强消费者信息感知度、为企业合理制定价格,更好吸引消费者购买产品。同时,改进算法和产品定价模型结合效果良好,并且改进的算法求解出的最优价格更符合定价问题现实背景,这不仅能够让企业发展的更好更稳定,还能让企业在行业角逐之中具有更大的优势。