本课题来源于与日本Tepsys公司合作的CRM(客户关系管理)One to One营销优化算法及优化软件开发项目。One to One营销优化一直受到人们的关注。由于One to One营销优化问题是一个大规模的规划问题,优化模型的确定涉及众多市场营销规则,因此在同一个优化模型中同时考虑所有的因素几乎是不可能的,并且要建立一个接近实际情况而又可以求解的One to One营销优化模型比较困难。加上运行时间和内存消耗的限制,大多数优化算法无法解决大规模的One to One营销优化问题,这就需要对One to One营销优化模型和优化方法进行研究。 本文首先对One to One营销优化问题进行了简单的案例分析,得出了在一般情况下的One to One营销优化模型,并通过对优化模型的分析,从符合现实营销方面对目标函数和约束条件进行完善,使新的One to One营销优化模型能够满足现实营销过程的要求。然后针对新建立的优化模型,从数据处理、建模方法、算法优化处理以及软件实现四个方面对优化方法进行了详细的探讨。在此基础上,提出一种基于最小度排序的One to One营销优化算法,同时详细阐述了基于最小度排序的One to One营销优化算法的思想、算法描述和算法实现。 为了验证基于最小度排序的One to One营销优化算法的性能,选择了目前国际上比较流行的GLPK优化软件包与自行开发的One to One营销优化软件WHCRM进行比较测试,证实了基于最小度排序的One to One营销优化算法的优越性,同时还提出了测试目标,并对测试方法进行了介绍。