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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
 群组: 2019美赛冲刺课程 群组: 站长地区赛培训 群组: 2019考研数学 桃子老师 群组: 2018教师培训(呼伦贝 群组: 2019考研数学 站长系列 |
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?! `: Z7 s+ q: F0 V6 b
- d$ N$ n; F) k5 [
0 ~# [# T9 d( B, D T
- }: t/ s9 G7 f( [8 m) B
![]()
2 Z7 R) @5 ?* ]) W b4 o) s# w3 _. n- H. K* r
(1)问题分析. W9 m# C, E5 T: u4 k% S" W
8 O9 H& {) n& z2 s) m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。
( q( }3 Z* Q# w; }; z6 t# |, [; Z. i& @/ }6 U+ n
(2)模型的建立 4 M S5 O3 d1 N0 ~
+ n+ c' @* v0 y+ @8 l J& s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 & ~2 |% {. A7 ^2 b- a8 e+ m
) v. T- l4 F& S4 t( N! { (1)3 v. o" Z) a& G6 |1 K3 ?
) C* Z; @ @% r/ c8 j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 - C7 ?5 R2 Z* @; l6 r4 U9 q8 Z
3 \* s4 A7 H7 K* H7 q
# i. J5 j6 }7 j (2) 3 }8 v1 _+ h0 q- ?7 r
$ |( D( B$ w1 C0 B2 }! N) R, M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)。
, ~! N4 H& h0 x: \% |' g6 ~- x o6 c. @ i. S
(3)模型的求解
& ]0 h1 ]6 _0 `/ S5 G- |/ P4 `& a e4 C+ \& A& ~. R) E2 z' l# L
LINGO程序如下:; | n6 e" p5 ?) ]' V3 B
8 }! l6 B( ]# V! t1 g( `
MODEL:
: m8 s. S" f7 v, u& S8 \: Y, ATITLE 新产品的市场预测;
1 V+ T, F# h v" _" e2 LSETS:
& f4 V/ v/ l% d PROD/ A B C D/: P;
* `3 Y7 W' @+ e5 H1 v6 M LINK(PROD, PROD): T; / x: {; e2 ^1 s' F
ENDSETS
7 ]( |% }, H# \DATA: ! 转移概率矩阵; 1 [! M& n* J6 I+ p0 J5 T- }. |) G
T = .75 .1 .05 .1 7 @" P1 z2 s& i$ S
.4 .2 .1 .3
2 O$ n% ^0 H- w5 O0 R .1 .2 .4 .3
- U0 T% z) f9 A+ P8 ? .2 .2 .3 .3;
" V- W6 _2 n5 H$ {& S" c, UENDDATA
' M1 v& G) S: I6 N@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
# O$ I3 y9 [3 U% |# m% e@SUM(PROD: P) = 1; + i5 y" t2 d& H. {' m- w" c! o
@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));
# G! S' b+ I; |) V- q' EEND - g8 G1 P, f Y, q* S# x
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%。
0 T8 p$ M: K& j6 L; ^8 L c" F5 N* X
& X9 @4 G8 @- B" x% F" b+ `: w3 \/ f) R! c$ I2 m" K
" a( \- \3 z3 n
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。
' m- w5 b( N, |0 ]4 F+ y4 K, g/ y' E7 J" [" Y+ T
4 {$ m1 j4 ]; n8 L8 I
8 g* W, x& e! w9 D- I4 n$ a
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?
" q3 O' P& @* x% B; j9 H+ @————————————————
9 g# I3 a( K2 Z" L8 }) d版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
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