基于Mixed Logit模型的在线订单配送时隙动态定价

摘要

为研究电商环境下配送时隙的动态定价决策优化问题,基于收益管理的思想,考虑到客户对时隙选择偏好不同且具有随机性的特点,在Mixed Logit客户选择概率模型中引入效用函数,建立配送时隙的期望收益模型,并采用强化学习算法寻求时隙动态定价优化策略.通过算例分析验证模型的有效性.结果表明:Mixed Logit模型的拟合效果优于多项式Logit(multi-nomial Logit,MNL)模型的拟合效果,其灵活的参数分布能更好地处理客户偏好的随机性,从而更准确地描述客户的时隙选择行为;用强化学习算法求解模型时,Mixed Logit模型比MNL模型的求解速度更快、结果更优.