Pricing Analytics in R, Maximierung der Nachfrage zu einem optimalen Preis-Leistungs-Verhältnis

Question

Hallo Ich habe ein ähnliches Problem hier. Ich versuche, den Umsatz zu maximieren, um einen optimalen Preis zu finden. Ich habe eine lineare Regression unter der Annahme einer linearen Beziehung zwischen Preis und Menge und anderen Variablen (einschließlich Dummy-Variablen) getroffen, die sich auf die Quantität auswirken. Ich nehme die Regressionsfunktion als eine objektive Funktion, die den Preis als unabhängig und die Menge als abhängig beinhaltet. Mein Problem ist in lp solver meine objektive Funktion wird eine lineare Regressionsgleichung (y (Quantity) = - 0.02x (Price) + Constant (Constant nachdem das Szenario und Intercept-Einnahme).

können Sie mir helfen, wie kann ich über Art der Funktion optimieren?

ich habe kämpfen, um den Punkt der Änderung des Preises zu identifizieren, die quantity.I versucht manuell haben maximiert setzen Tropfen und Ups im Preis und kamen zu Gesamteinfluss, aber ich möchte manuelle Intervention hier vermeiden und daher denken, wenn Lp-Löser mir helfen würde.

Danke s, Avani

Answer 1

Normalerweise schreibt man zuerst ein mathematisches Modell auf und entscheidet dann, wie man es löst. Nicht sicher, was Sie wollen, aber ein Optimierungsmodell für den Hersteller könnte folgendermaßen aussehen:

max profit = p*q - c*q 
q = -0.02 p + constant 
p, q >= 0 

wo c ist die Stückkosten. p und q sind Preis und Menge. Dies ist ein quadratisches Modell (p * q), also brauchen Sie etwas, das leistungsfähiger ist als ein LP-Solver. (Obwohl für dieses kleine Beispiel Sie es von Hand machen können). Es sind natürlich viele andere Modelle möglich.