简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。
简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。