两阶段Luce模型下的商品组合和价格优化
摘要：在二阶段Luce模型（2SLM）下，本文研究了组合和定价优化问题，这是一种由Echenique和Saito（2018）介绍的离散选择模型，该模型推广了多项式逻辑模型（MNL）。该模型采用MNL中的效用函数和产品之间的优势关系。当消费者被提供一个组合S时，他们首先排除S中所有优势产品，然后使用标准的MNL选择剩余产品之一。该模型可能违反正则性条件，该条件规定如果扩大供应集，则选择产品的概率不能增加。因此，2SLM不属于基于随机效用的离散选择模型大家族，该家族包含几乎所有在收益管理方面研究的选择模型。我们证明了在2SLM下的组合问题是多项式时间可解的。此外，我们证明了容量限制的组合优化问题是NP难的，但对于相关吸引力的优势关系及其传递减少为森林的特殊情况，它们都可以在多项式时间内找到算法。证明利用了2SLM下组合与可比性图中的独立集之间的强连接。最后，我们研究了这个模型下的定价和组合问题。首先，我们证明了对于MNL的已知最优定价策略可能是任意糟糕的。本节的主要结果是为这个定价问题开发了一个高效的算法。得到的最优定价策略很简单：为除了最具吸引力和最不具吸引力的产品以外的所有产品分配相同的价格。
作者：Alvaro Flores, Gerardo Berbeglia, Pascal Van Hentenryck
论文ID：1706.08599
分类：Discrete Mathematics
分类简称：cs.DM
提交时间：2019-04-24