Robust pricing and replenishment of smart phones: An application
Akıllı telefonların robust fiyatlandırması ve ikmali: Bir uygulama
- Tez No: 728912
- Danışmanlar: PROF. DR. TANER BİLGİÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez çalışmasının amacı, adaptif dağılımsal sağlam (robust) optimizasyon yaklaşımını ortak fiyatlandırma ve ikmal problemine uygulayarak adaptif dağılımsal sağlam optimizasyon yaklaşımının Kümelere Uyarlanmış Fiyat İndirme Politikası ve Afin Yardımcı Yakınsama yaklaşımlarıyla birlikte etkinliğinin araştırılmasıdır. Talep belirsizliği altında kâr maksimizasyonu sağlamak amacıyla normal ve indirim dönemlerinde satılan birden fazla ve ikame edilebilir akıllı telefonların optimal sipariş seviyelerini ve satış fiyatlarını belirleyen ortak fiyatlandırma ve ikmal problemi ele alınmıştır. Bu amaçla bir çevrimiçi satış platformundan alınan iPhone 8 Plus 64 GB ve iPhone X 64 GB akıllı telefon modellerinin 376 günlük satış verisi analiz edilmiştir. Adaptif dağılımsal sağlam optimizasyon modelini kurabilmek için iki katmanlı K-Ortalama Kümeleme algoritması kullanılarak oluşturulan bölümlendirilmiş moment tabanlı belirsizlik setinden yararlanılmıştır. Bu belirsizlik seti, küme sayılarını degiştirerek modelin sağlamlık seviyesinin ayarlanabilmesini ve bu şekilde modelin daha yüksek kâr değerleri üretmesini sağlamıştır. Fiyatlar ve satışlar arasındaki ilişki, ürünler arası ve dönemler arası etkileri de inceleyen eklemeli talep modeli ile belirlenmiştir. Ayrıca, talep değişimi üzerine açıklayıcı etkileri olan yan bilgi değişkenleri de talep modeline dahil edilmiştir. Adaptif dağılımsal sağlam optimizasyon modelinin hesaplama açısından çözümlenebilir karşılığı olan iki yakınsak model ve ampirik bir model çözülmüş ve sonrasında bu üç modelin amaç fonksiyonu değerleri ve hesaplama süreleri karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmanın sonuçları, kümelere uyarlanmış fiyat indirme politikasını ortak fiyatlandırma ve ikmal problemine entegre etmenin daha yüksek kâr elde edilmesini sağladığını ve afin yardımcı yakınsama yaklaşımını kullarak kurulan yakınsak modelin problemin çözümünde sağladığı hesaplama verimliliğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The intention of this thesis is to explore the effectiveness of Adaptive Distributionally Robust Optimization together with Cluster-Adapted Markdown Policy and Affine Recourse Approximation approaches by implementing this framework to the joint pricing and replenishment problem of smart phones. We address the joint pricing and replenishment problem which determines the optimal ordering levels and retail prices of multiple and substitutable items sold in regular and clearance selling periods for profit maximization under demand uncertainty. For this purpose, we observe online sales data of iPhone 8 Plus 64 GB and iPhone X 64 GB smart phone models for 376 days. We benefit from partitioned-moment-based ambiguity set which is constructed via two-layered K-Means Clustering algorithm. With the help of this ambiguity set, we adjust the level of robustness of the model by altering the number of clusters and obtain higher profits. We define the relationship between price and sales with the additive demand model which also captures cross-product and cross-period effects among the products. In addition, we incorporate side information variables to the demand model which contain explanatory information about demand in order to improve the quality of our decision making. We solve two computationally tractable approximate counterparts of the adaptive distributionally robust optimization model together with an empirical model. Afterwards, we compare the three models together in terms of their objective values and computation times. The results of the computational study demonstrate that integrating cluster-adapted markdown policy to the joint pricing and replenishment problem results in higher profits and utilizing affine recourse approximation approach while solving the problem is computationally efficient.
Benzer Tezler
- ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi
Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system
NEVA EMEL İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR
- Three essays on dynamic pricing and resource allocation
Başlık çevirisi yok
NUR AYVAZ ÇAVDAROĞLU
Doktora
İngilizce
2012
İşletmeColumbia UniversityEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
SOULAYMANE KACHANI
- Deep Q-Learning approaches for stochastic dynamic optimization problems
Stokastik dinamik optimizasyon problemleri için Derin Q-Öğrenme yaklaşımları
TUĞÇE YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONUR KAYA
- Developing data-driven methods using machine learning in operations and finance
Üretim yönetimi ve finansta yapay öğrenme kullanan veri tabanlı yöntemler
DAVOOD PIRAYESH NEGHAB
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN