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大数据驱动的决策范式转变——以个性化O2O即时物流调度为例被引量：3: 2023年; 大数据环境下传统的决策范式正转变为基于数据的决策范式,本文以O2O即时服务这种新型商业模式为情景,研究大数据驱动的新决策范式下的O2O即时物流调度模型.本文跨域融合物流部门、其他运营部门以及外部环境信息构成全景式数据,同时放宽传统决策范式的经典假设,实现从无差异化配送时间到个性化配送时间的转变,以及需求服从先验分布到考虑未来需求时空属性的转变.本文融合机器学习和运筹优化方法,实现新决策范式下的O2O即时物流调度模型.在预测层面,构建个性化众包配送时间预测模型和基于订单集时空相似性的需求场景预测算法;在决策层面,同时考虑个性化预测模型的点估计及其不确定性,并考虑未来订单集的时空分布,构建考虑预测不确定性的调度模型,同时设计同步预测和决策算法求解.本文与中国主流的O2O商超平台合作,通过基于真实数据的模拟仿真,验证了新决策范式下的O2O即时物流调度模型的可行性和有效性.相较于传统的决策范式,本文提出的模型能实现更精准的供需匹配,降低延误订单数、平均配送时间和配送成本.; 代宏砚陶家威姜海周伟华; 关键词：个性化

基于多项logit模型的在线机票代理商选择行为被引量：4: 2017年; 用户在线机票代理商选择行为的分析对旅游搜索网站机票搜索产品系统的改进非常重要。该文基于某旅游搜索网站机票搜索和预订用户的在线数据,对该网站的用户在线代理商选择行为进行分析。运用了多项logit模型理论及方法,将有关代理商的机票报价、评价、增值服务、页面位置以及市场份额的变量引入模型,并建立了可以解释该选择行为的对数价格多项logit模型。结果显示:用户的确最关注的是代理商的机票报价;搭售保险和评价人数过少都不利于用户对代理商的选择;增值服务的提供和较高的评分会增加用户对代理商的兴趣;用户更倾向于选择展示页面中靠前位置的代理商,其次是靠后的代理商;市场份额大的代理商对用户的选择行为会产生显著影响。预测检验表明该文建立的模型比历史数据预测方法有更高的预测精度。; 杨晓芳王喆姜海

基于Logit离散选择模型的品类优化问题综述被引量：4: 2017年; 品类优化问题(Assortment Optimization Problem)是收益管理的经典问题.它研究零售商在满足运营约束的前提下,应如何从给定产品集合中选择一个子集提供给消费者,以最大化预期收益.该问题的核心在于如何准确地刻画消费者在面对细分产品时的选择行为、建立相应的优化模型并设计高效率的求解算法.基于Logit离散选择模型的品类优化问题:首先,介绍了基于Multinomial Logit模型的品类优化问题.然后介绍了两个更复杂的变种:第一个是基于两层以及多层Nested Logit模型的品类优化问题,这类问题可合理刻画细分产品之间的"替代效应";第二个是基于Mixtures of Multinomial Logits模型的品类优化问题,这类问题可充分考虑消费者群体的异质性.随后,介绍了数据驱动的品类优化问题的相关进展.最后,指出该问题未来可能的若干研究方向.; 陈瑞姜海; 关键词：收益管理 MULTINOMIAL LOGIT

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姜海