РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ЦЕНЫ С ПОМОЩЬЮ ОБРАТНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Актуальность исследования обусловлена высоким влиянием ценовой политики на эффективность деятельности предприятия. В статье представлено описание метода на основе обратных вычислений для решения задачи оптимизации цены. Метод предполагает решение задачи безусловной оптимизации и корректировку полученных значений аргументов с учетом ограничения. При этом минимизируется сумма квадратов приращений аргументов с учетом влияния аргументов на изменение целевой функции. Метод является более простым в компьютерной реализации по сравнении с классическими методами нелинейной оптимизации, задача оптимизации цены сводится к безусловной оптимизации и решению системы уравнений. В статье рассмотрено решение задачи формирования цен на продукцию при максимизации прибыли от продажи продукции и ограниченном объеме поставок. При этом предполагается линейная зависимость спроса от цены. Представлено сравнение полученного результата с решением задачи в программе Mathcad с использованием стандартных функций. Материалы статьи представляют практическую ценность для организаций для планирования ценовой политики, а также для специалистов, осуществляющих разработку моделей для принятия решений в области экономики. Представленный метод может быть использован в системах поддержки принятия решений.

1. Green R., Cornelsen L., Dangour A., Turner R., Shankar B., Mazzocch M., Smith R. The effect of rising food prices on food consumption: systematic review with meta-regression. BMJ, vol. 346, 2013, pp. 1–9.

2. Noparumpa T., Kazaz B., Webste S. Wine futures and advance selling under quality uncertainty. Manufacturing & service operations management, vol. 3, 2015, pp. 411–426.

3. Berry S., Levinsohn J., Pakes A. Automobile prices in market equilibrium steven. Econometrica, vol. 63, 2007, pp. 841–890

4. Johnson K., Hong B., Lee A., Simchi-levi D. Analytics for an online retailer: demand forecasting and price optimization. Manufacturing & Service Operations Management, vol. 18, 2016, pp. 69–85.

5. Kunz T., Crone S., Meissner J. The effect of data preprocessing on a retail price optimization system. Decision Support Systems, vol.84, 2016, pp. 16– 27.

6. Reisi M., Gabriel S.A., Fahimnia B. Supply chain competition on shelf space and pricing for soft drinks: A bilevel optimization approach. International journal of production economics, vol. 211, 2019, pp. 237–250.

7. Theysohn S., Klein K., Volckner F, Spann M. Dual effect-based market segmentation and price optimization. Journal of business research, vol. 66, 2013, pp. 480–488.

8. Krasheninnikova E., Garcia J., Maestre R., Fernandez F. Reinforcement learning for pricing strategy optimization in the insurance industry. Engineering applications of artificial intelligence, vol.80, 2019, pp.8–19.

9. Gupta V.K., Ting Q.U., Tiwari M.K. Multi-period price optimization problem for omnichannel retailers accounting for customer heterogeneity. International journal of production economics, vol. 215, 2019, pp. 155–167.

10. Chen R., Jiang H. Capacitated assortment and price optimization for customers with disjoint consideration sets. Operations Research Letters, vol. 45, 2017, pp. 170–174.

11. Chen R., Jiang H. Capacitated assortment and price optimization under the multilevel nested logit model. Operations Research Letters, vol. 47, 2019, pp. 30–35.

12. Qu T., Zhang J. H., Chan F., Srivastava R.S., Tiwari M.K., Park W. Demand prediction and price optimization for semi-luxury supermarket segment. Computers & industrial engineering, vol. 113, 2017, pp. 91–102.

13. Tsan-Ming C., Cheng M., Bin S., Qi S. Optimal pricing in mass customization supply chains with risk-averse agents and retail competition. Omega, vol. 88, 2019, pp. 150–161.

14. Одинцов Б.Е. Обратные вычисления в формировании экономических решений. М.: Финансы и статистика, 2004. 256 c.

15. Грибанова Е.Б. Методы решения обратных задач экономического анализа с помощью минимизации приращений аргументов // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2018. – №2. – С. 95–99.

16. Грибанова Е.Б. Решение задачи оптимизации закупок с помощью обратных вычислений // Экономический анализ: теория и практика. – 2018. – №3. – С. 586–596.