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雷达卡
作者们通过这篇论文探讨了零售商如何最优地设计他们的商品组合和定价策略，特别是在考虑到消费者可能进行多次购买的情况下。这种多阶段决策问题在现实世界中非常普遍，例如在线零售、超市销售等场景。
文章的主要贡献在于提出了一种新的模型来解决这个问题，该模型考虑了消费者的重复购买行为以及他们对不同产品种类的偏好。通过数学建模和优化技术，作者们开发了一个算法，能够帮助零售商找到最佳的商品组合与价格策略，以最大化其总利润或满足其他商业目标。
研究中还探讨了不同参数设定下的最优解决方案，并分析了它们对于业务绩效的影响。这为实际应用提供了有价值的指导原则，帮助企业更好地理解和应对多阶段决策挑战，在商品管理和定价方面做出更明智的决策。
总之，这篇论文填补了现有文献在多次购买场景下联合优化商品组合与价格策略研究的一个空白点，对零售行业具有重要的理论和实践意义。通过深入分析消费者行为模式，并将其应用于复杂决策问题中，为企业提供了新的视角和工具来提高其市场竞争力。
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