基于遗传算法的促销组合优化问题研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·促销组合的研究现状 | 第11-12页 |
| ·遗传算法的研究进展 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容及创新之处 | 第14-16页 |
| 2 促销组合理论 | 第16-22页 |
| ·促销和促销组合 | 第16-17页 |
| ·促销 | 第16页 |
| ·促销组合 | 第16-17页 |
| ·影响促销组合决策的因素 | 第17-18页 |
| ·确定最佳促销组合的模型及优化方法 | 第18-22页 |
| ·麦卡锡模型 | 第18-19页 |
| ·科特勒模型 | 第19-20页 |
| ·常用的优化方法 | 第20-22页 |
| 3 遗传算法理论概述 | 第22-40页 |
| ·遗传算法简介 | 第22-27页 |
| ·遗传算法的定义及基本用语 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的收敛性问题 | 第25-27页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第27-37页 |
| ·编码 | 第27-29页 |
| ·选择 | 第29-31页 |
| ·交叉 | 第31-33页 |
| ·变异 | 第33-34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·控制参数选择 | 第35-36页 |
| ·约束条件的处理 | 第36-37页 |
| ·遗传算法终止条件 | 第37页 |
| ·遗传算法的评价及应用 | 第37-40页 |
| ·遗传算法的特点及局限性 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的应用 | 第38-40页 |
| 4 促销组合的优化模型设计 | 第40-44页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·企业促销组合决策问题及模型设计 | 第40-44页 |
| 5 求解促销组合优化模型的遗传算法设计 | 第44-51页 |
| ·编码方式 | 第44页 |
| ·群体设定 | 第44-45页 |
| ·初始种群的设定 | 第44-45页 |
| ·种群规模的确定 | 第45页 |
| ·适应度函数 | 第45-46页 |
| ·算子设计 | 第46-48页 |
| ·设计选择算子 | 第46-47页 |
| ·设计交叉算子 | 第47-48页 |
| ·设计变异算子 | 第48页 |
| ·遗传算法与模式搜索相结合的混合策略 | 第48-50页 |
| ·模式搜索 | 第48-49页 |
| ·混合策略 | 第49-50页 |
| ·求解促销组合优化模型的混合遗传算法 | 第50-51页 |
| 6 实例应用分析 | 第51-56页 |
| ·案例分析及模型推导 | 第51-52页 |
| ·模型求解 | 第52-53页 |
| ·算法分析 | 第53-54页 |
| ·结果分析与建议 | 第54-56页 |
| 7 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58-60页 |
| 学位论文数据集 | 第60页 |
