【摘 要】
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为研究电商环境下配送时隙的动态定价决策优化问题,基于收益管理的思想,考虑到客户对时隙选择偏好不同且具有随机性的特点,在Mixed Logit客户选择概率模型中引入效用函数,建
【基金项目】
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国家社会科学基金(15BGL084);上海市科学技术委员会科研计划(14DZ2280200);上海市哲学社会规划课题(2014BGL018)
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为研究电商环境下配送时隙的动态定价决策优化问题,基于收益管理的思想,考虑到客户对时隙选择偏好不同且具有随机性的特点,在Mixed Logit客户选择概率模型中引入效用函数,建立配送时隙的期望收益模型,并采用强化学习算法寻求时隙动态定价优化策略。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明:Mixed Logit模型的拟合效果优于多项式Logit (multi-nomial Logit, MNL)模型的拟合效果,其灵活的参数分布能更好地处理客户偏好的随机性,从而更准确地描述客户的时隙选择行为;用强化学习算法求解模
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