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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?
( Z1 w. c# o: Y" C/ ~7 _- ~
6 s' P, e; t, ^+ }. T![]()
% A8 f E5 t; t9 R" A( f5 v) i M- f! M! N4 B; \: d1 q* U
- }7 e% i5 w/ S. ~2 z5 A
7 v- O8 s) X5 d e& {6 h5 d" M (1)问题分析
- ]7 n) G6 ] \: F
8 K4 Y/ F; i5 W. m9 ^/ Z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。
% _8 |- s, _. Z! H2 l( t7 ?
@9 T1 f3 n( E5 x0 z(2)模型的建立
( g0 M& q9 \7 g; j/ Z3 P* C$ X
' ]* W# }! `+ [+ e/ x6 Y( \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 / Q$ M) i, e! L, |0 T, N. ]" U
. G( r6 C9 ^3 q( S! Q+ b' D9 \ (1)! Y- R$ [4 }) K( ~( l
6 f" k+ @2 l8 P5 O/ k# G4 \
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
( C4 u& E) n& ]
* V( u! [2 l# y/ A7 o) m/ H2 D ~5 m0 v. z" n
(2) - c: }" X% y7 ^! l+ C$ R3 }, V
- @% a' O+ E; C7 ^& V+ z+ K# \) f' v+ @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)。0 E$ b/ W+ G/ m' _, R3 G) }
0 a* ]! V+ y- H& q/ L9 f; Z (3)模型的求解2 T& \" j3 r7 g1 {$ j" ?! J- [/ N) E
. F* y) A2 t. S4 f5 q( B
LINGO程序如下:
5 y- {' q8 p: i( l+ Y2 b2 H" ?" f3 {& W9 ~8 f' x9 r8 \
MODEL:
. Z: E i* x" Q4 |8 y6 GTITLE 新产品的市场预测; 0 d: {2 }7 p1 d( }
SETS:
! k( ^5 r5 z4 N; C2 [. T% x PROD/ A B C D/: P; & `, i( J/ h* ]1 J' F" {7 v9 Z
LINK(PROD, PROD): T; 8 L8 Q2 |% f6 ]6 C! x4 Z
ENDSETS : z# q# f: q4 n" S1 M
DATA: ! 转移概率矩阵; 4 W% b8 i! ~" y. d
T = .75 .1 .05 .1 0 \$ I2 v! Y1 @" [8 A" U
.4 .2 .1 .3
3 j, }6 g$ f2 z- A .1 .2 .4 .3
0 ~4 A1 l' i( y9 l9 s4 ?0 U( z .2 .2 .3 .3; 9 g) a% I% p2 d6 E- }8 B' |. H
ENDDATA
7 @, S' p$ R) Y& R2 V! s" c4 K+ a@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
+ O1 h8 |9 l0 e! V7 Q@SUM(PROD: P) = 1;
6 k7 ?* S- Q1 M% d4 u@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)); ^/ D8 I! ^; h. H( y- ?' J: `
END * w8 R, R- @ g/ K; ]4 z) K0 H
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%。
9 s, t% i3 L* c+ D# h3 X: Z9 m- f0 Z5 e
; }2 L8 T- _0 @$ Q
1 b/ x: r% C2 M5 f0 d1 S E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。 ! a6 s) C1 u$ u7 P4 n
& r. _. c8 U: r* b) u![]()
- S0 u5 Q' P" i( L. l" C% x% I9 O a' 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?
3 Q' b3 W& G% v! C) }& V, x' }————————————————
9 k; F7 f6 ]+ F( O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。. P3 \% C% B$ {8 c7 M- G- O4 o
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. X. E( v6 Q7 { ~6 }6 J! a
* D8 p5 l+ `0 H4 t8 V |
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