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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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签到天数: 74 天 [LV.6]常住居民II
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某公司开发了一种新产品,打算与目前市场上已有的三种同类产品竞争。 为了了解这种新产品在市场上的竞争力,在大规模投放市场 前,公司营销部门进行了广 泛的市场调查,得到了表8。四种产品分别记为 A 、B 、C、D ,其中 A为新产品,表 中的数据的含义是:近购买某种产品(用行表示)的顾客下次购买四种产品的机会(概 率)。例如:表中第一行数据表示当前购买产品 A的顾客,下次购买产品 A 、B 、C、D 的概率分别为75%,10%,5%,10%。请你根据这个调查结果,分析新产品 A未来 的市场份额大概是多少?
5 v" h" [2 I2 W9 j; l% z& J" d8 g- \7 i$ ]$ e* c
![]()
0 S! \! D; ? |( F7 u0 u5 O* ^9 p* q: A% u
![]()
: h0 R5 b4 {( p1 p4 x" a
; M/ j6 c( T+ X5 H. z" w (1)问题分析
! c g* k6 n8 h q& v$ N7 b. c
^1 G# @) A" i/ [1 V" ]新产品进入市场后,初期的市场份额将会不断发生变化,因此,本例中的问题是一 个离散动态随机过程,也就是马氏链(Markov chain)。很显然,上面给出的表实 际上是转移概率矩阵(注意每行元素的和肯定为1)。要分析新产品 A未来的市场份额, 就是要计算稳定状态下每种产品的概率。
! O2 d5 \9 k' }1 @! G W* n
g A# T, c3 `+ ~# v' C2 |(2)模型的建立
* L1 w; @& v: \& o
9 I+ d a% ~$ G记 N 为产品种数。产品编号为i( N i =1, 2,...1 L= ),转移概率矩阵的元素记为,稳定状态下产品i的市场份额记为 . 因为是稳定状态,所以应该有 " [3 G( P" C+ z& f: z2 D
( z2 F. W6 B7 D4 T, T' K: ^1 ?
(1)& ~' P# D ^8 k7 j" Y" n' w
8 B% W8 W. ?* c1 ^. h3 _2 e不过,这N 个方程实际上并不独立,至少有一个是冗余的。好在我们还有另一个 约束,即 N 种产品的市场份额之和等于1 1 O5 W# }; i7 ]6 m+ p" P
+ C3 X* Q. [3 y" E; F6 ?, c: d3 U% ]
, A0 V, B; A* D! L. D& b; Y; k (2) 8 R3 _* M6 {2 n; X) e7 g
7 i/ c5 M2 A0 T6 W9 G: x9 Q; n! F Q7 J可见,这个问题的模型实际上是一个非常简单的方程组(当然,还应该增加概率 非负的约束)。如果把这些看成约束条件,那就是一个特殊的优化模型(没有目标函数)。
# X* W) T, N1 ?% q1 R
# I8 @1 n0 u0 e1 D (3)模型的求解
; `, u: W! X( q, I2 _0 @7 I" v: k' |* M
LINGO程序如下:# ?& O, A2 |: O0 R3 Y% q
% ~! n6 ]# \! t; W# c% mMODEL:
$ e5 E8 r, W& xTITLE 新产品的市场预测;
+ ^. y, C2 u* y* B: dSETS:
S" d, y: l' l4 p$ p PROD/ A B C D/: P; 1 V7 e0 U# z- f6 B9 c" V
LINK(PROD, PROD): T; # |. b% L5 ~9 n$ h7 \; O i
ENDSETS
2 |. |0 Y6 G7 Q! p6 d4 ~& o! fDATA: ! 转移概率矩阵; 5 h9 |4 E1 U6 `3 C9 F
T = .75 .1 .05 .1 # {" Q7 Q e9 [# c7 V0 a6 F
.4 .2 .1 .3
( \+ u" v1 _, W P- k .1 .2 .4 .3 5 K. p+ p9 r9 D# W2 P/ I
.2 .2 .3 .3;
; c* W% N- p* e2 d Z1 SENDDATA
8 O5 W/ I0 Y3 P: ~1 y@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); ' m5 a/ Q# T& d8 d) m
@SUM(PROD: P) = 1;
, \, T7 C7 x* T: \$ ?! T$ }@FOR(PROD(I): @WARN( '输入矩阵的每行之和必须是1', @ABS( 1 - @SUM(LINK(I,J): T(I,J)))#GT# .000001)); 8 N- f1 G! J) J* b
END 0 L( X$ q' ]9 V5 i' y" K5 P9 D
可以指出的是,上面LINGO模型中后的语句@WARN只是为了验证输入矩阵的每行 之和必须是1,而且我们看到为了比较两个实数(如X和1)是否相等,一般不能直接用 “X#NE#1”,因为受计算机字长(精度)的限制,实数在计算机内存存储是有误差的。所 以,通常的方法是比较这两个实数之差的绝对值是否足够小。 求解结果为 A ,B ,C, D的市场份额分别是47.5%,15.25%,16.75%,20.5%。 3 ]* E4 u) S, C6 x; G
: u3 Z0 m) x/ p" g5 ]8 I6 `5 V* _* L+ D0 ?9 }0 f
2 Q5 |" v" \; l
习题:假设某公司在银行有一个现金帐户和一个长期投资帐户,现金帐户利息很低, 而长期投资帐户利息较高。所有业务往来(收入和支出)只能通过现金帐户进行,如果 现金帐户中钱很多,就可能需要将一部分钱转入长期投资帐户;反之,需要将一部分钱从长期投资帐户转入现金帐户。为简单起见,假设以万元为单位,现金帐户的钱数只能 是-20,-10,0,…,40,50(万元)之一,分别记为状态1,2,…,7,8,它们 每个月分别导致的费用如表12所示。此外,根据统计,如果当月现金帐户的状态位于i ( 2 ≤i ≤7 ),下个月现金帐户的状态只可能位于 i-1,i,i+1 三者之一,并且概率分别为0.4,0.1,0.5;如果当月现金帐户的状态位于1,则下个月现金帐户的状态只可 能位于1和2,并且概率分别为0.5,0.5;如果当月现金帐户的状态位于8,则下个月 现金帐户的状态只可能位于7和8,并且概率分别为0.4,0.6。
& p- l- j7 W* D/ g" g' ^" l: O. ^" F% S
. T8 ]5 L& B4 `$ x: z 6 k) W8 m1 ^& z6 V
- \* L/ L2 _1 N/ m; n5 h; ?( u$ `! Y- q
每月初你可以改变当前状态(即从长期投资帐户转入现金帐户,或从现金帐户转入 长期投资帐户),但假设每次状态的改变银行收取0.3万元的固定费用,此外还要收取 转帐金额5%的转帐手续费。请你建立优化模型,确定如果当月现金帐户的状态位于i, 是否应该改变当前状态,如何改变状态?
# ~+ c; W! g6 j1 F( N" g————————————————( A, M5 H" M# V! `
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0 N5 s9 u+ P7 s5 w/ ~- O* V原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
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