粒子群算法在季节性商品最优定价中的应用

从最小化期望损失的角度建立了季节性商品的最优定价模型,并采用粒子群算法进行求解。结合具体算例,根据不同库存量、库存量和折扣价的不同组合,分别获得达到最小期望损失的最优定价,可以很好地解释模型所具有的经济意义。对仿真结果的分析表明:粒子群算法不仅能灵活、简便地获得多种情况下的最优定价,而且反映了最优定价在库存量和折扣价不同组合时的变化规律,从而为销售商确定最优价格提供建议。因此,应用粒子群算法求解季节性商品的最优定价具有一定的现实意义。