Stokastik talep altında kalıcı indirim eniyilemesi
Markdown optimization under stochastic demand
- Tez No: 315411
- Danışmanlar: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN, YRD. DOÇ. DR. UFUK KULA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Statistics, Industrial and Industrial Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Esneklik, Logit modeli, Markov karar süreçleri, Optimizasyon modelleri, İndirim, Flexibility, Logit model, Markov decision processes, Optimization models, Discount
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalısmada, Türkiye'de 250'den fazla mağazaya sahip bir giyim perakende zincirindekarsılasılan kalıcı indirim eniyileme probemi ele alınmıstır. Her ürün rassal talebe sahipolduğundan ve ürünler arasındaki ikame etkisinden dolayı bir ürünün indirim politikasıdiğer ürünlerin satıslarını etkilemektedir. Bu yüzden çapraz fiyat esnekliğine sahipürünlerin optimal indirim politikalarına karar verirken herbirinin kararı birliktedüsünülmelidir.Öncelikle satıs verileri kullanılarak ürün satıslarının etkileri ikame ve zaman etkisiolmak üzere ayrıstırılmıstır. Her ürünün talebi MNL modeli ile tahmin edilmis, dahasonra bu indirim eniyileme problemi bir Markov Karar Süreci problemi olarak elealınmıstır. Problemimizde durum uzayı çok büyük olduğundan ve bu tarz problemleripolitika yineleme ve değer yineleme gibi geleneksel yöntemlerle çözmek imkansızolduğundan Ödüllü Öğrenme algoritmaları kullanılmıstır. Durum uzayı çok boyutluolduğundan ve tüm durumların öğrenilmesi çok fazla iterasyon gerektireceğinden değerfonksiyonlarını tahmin etmek için kümeleme ve fonksiyon uydurma yaklasımlarıkullanılmıstır. Sonuçta ürünlerin yaklasık indirim politikaları bulunmus, fiyattankaynaklanan ikame ve zamanın ürünlerin indirim politikaları üzerinde ne gibi etkileriolduğu hakkında görüsler elde edilmistir.
Özet (Çeviri)
We consider the markdown optimization problem faced by the leading apperal retailchain in Turkey, with over 250 stores. The retailer faces a random demand for eachproduct, and because of substitution among products the markdown policy of oneproduct affects the sales of other products. Therefore, markdown policies for productgroups having a significant crossprice elasticity among each other should be jointlydetermined.In this study, we first use point of sales data to decompose observed product sales intotwo components: substitution effect, and time effect by using MNL model. Then, weformulate the markdown optimization problem as an MDP. Since the state space of theproblem makes it impossible to solve it by classical methods such as value and policyiteration, we use Reinforcement Learning algorithms as viable ways to solve MDPs forstochastic inventory management. Since the state space is multidimensional and moststates encountered will never have been experienced exactly before, we constructaggregation and function fitting approximations for value function approximation to geta markdown policy for the products and provide insights on the behavior of how pricebasedsubstitution and time affects markdown of each product and resulting markdownpolicy.
Benzer Tezler
- Temerrüt, varlık likiditesi ve yükümlülük likiditesi risklerinin entegre edildiği deterministik ve stokastik modeller ile optimal varlık-yükümlülük yönetimi stratejileri
Optimal asset-liability management strategies using deterministic and stochastic models integrating default, asset liquidity, and liability liquidity risks
ÇİĞDEM LAZOĞLU
Doktora
Türkçe
2026
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR KARABEY
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Stokastik talep altında telekomünikasyon ağlarındaki aracı firmalara yönelik kar en büyüklemesi problemi
Profit maximization problem for intermediaries in telecommunication networks under stochastic demand
HASAN HÜSEYİN TURAN
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN
- Optimal dinamik (R, s, S) politikaları kullanılarak durağan olmayan stokastik talep altında envanter planlaması
Optimal dynamic (R, s, S) policies for inventory planning with non-stationary stochastic demand
AYŞEGÜL TAŞ
- Stokastik rakım, talep ve konum kısıtları altında insansız hava araçlarının konumlandırılması
Positioning unmanned aerial vehicles under stochastic altitude, demand and location constraints
FATMA ÖNAY KOÇOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ