先试后买销售网络

面向先试后买等新型销售模型的约束优化问题，提出了一个可求解的递归神经网络方法。

Yuhan, Xue · Wu C.

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2024

技术优势

能解复杂约束

将先试后买、团购等销售模型中的退货、投机者、运输成本等因素统一建模为约束优化问题，递归神经网络能够直接求解。

求解速度快

递归神经网络作为求解器，可在线实时求解优化问题，适合动态变化的电商环境。

应用场景

• 智能电子商务：用递归神经网络实时求解销售模型优化，支持定价与库存决策。
• 供应链优化：将先试后买、团购等模式纳入约束优化，降低退货和运输成本。
• 运营决策：为含投机者与折旧因素的销售策略提供数值优化决策支持。