第1章 导言 1
1.1 问题的提出 1
1.2 本书的研究思路 5
1.3 本书的主要研究内容 6
参考文献 7
第2章 新产品投入问题研究综述 10
2.1 引言 10
2.2 新产品投入管理的关键问题 10
2.2.1 新产品的概念 10
2.2.2 新产品进入市场策略 11
2.2.3 新产品开发的特点 13
2.2.4 新产品开发的管理 14
2.2.5 新产品开发的意义 16
2.3 制定新产品开发计划中关键问题的研究 16
2.3.1 新产品开发决策问题的研究情况 16
2.3.2 新产品开发任务调度问题的研究情况 18
2.4 Time-To-Market理论的定性研究 19
2.4.1 缩短新产品生产时间的研究 19
2.4.2 新产品开发组织结构的研究 19
2.4.3 新产品投入市场角色定位的研究 19
2.4.4 新产品市场投入延迟的研究 20
2.5 Time-To-Market理论的定量研究 20
2.5.1 新产品投放方式的优化模型 20
2.5.2 带有季节性考虑的新产品投放模型 20
2.5.3 新产品的扩散模型 20
2.5.4 基于Markov链的新产品投放模型 21
2.5.5 基于非线性规划的新产品投入模型 21
2.6 基于电子商务的产品定价方法 22
2.6.1 传统商务中的定价模型 22
2.6.2 电子商务动态定价的历史研究结果 23
2.7 小结 25
参考文献 25
第3章 新产品创意筛选方法 29
3.1 引言 29
3.2 新产品创意的模糊综合评判 29
3.2.1 因素集与评语集的确定 31
3.2.2 单因素评价 31
3.2.3 由f导出U到V的模糊关系——综合评判矩阵 32
3.2.4 综合评价 32
3.2.5 评语打分 33
3.3 0-1规划模型 33
3.4 应用举例 34
3.5 小结 36
参考文献 37
第4章 新产品市场投放策略的研究 38
4.1 引言 38
4.2 新产品市场投放的时间控制问题 38
4.2.1 问题的描述 39
4.2.2 模型的建立 39
4.2.3 算法设计 40
4.3 仿真结果与分析 41
4.4 小结 43
参考文献 44
第5章 新产品的生命周期及其收益曲线 46
5.1 引言 46
5.2 传统的产品生命周期曲线 46
5.3 实际的产品生命周期 47
5.4 产品收益的数学模型与曲线 49
5.4.1 稳定增长型 49
5.4.2 远景开发型 50
5.4.3 冲击型 50
5.4.4 混合型 50
5.5 曲线参数的确定 51
5.5.1 稳定增长型 52
5.5.2 远景开发型 52
5.5.3 冲击型 53
5.5.4 混合型 53
5.6 小结 54
参考文献 54
第6章 新产品的分类与投入选择方法 55
6.1 引言 55
6.2 研究背景 55
6.3 新产品投入计划方法 57
6.3.1 新产品分类——神经元网络方法 57
6.3.2 确定新产品投入计划——0-1规划方法 57
6.4 0-1规划的遗传算法 58
6.4.1 遗传算子定义 58
6.4.2 遗传算法结构 60
6.4.3 仿真实例及结果分析 60
6.5 小结 62
参考文献 62
第7章 新产品投入的0-1半无限规划方法 64
7.1 引言 64
7.2 产品投放市场时间及数学模型的确定 65
7.2.1 产品投放市场时间的确定 65
7.2.2 产品投放市场数学模型的确定 65
7.3 0-1半无限规划的精确解法 67
7.3.1 算法的基本思想 67
7.3.2 算法的基本步骤 68
7.3.3 直线搜索的运用 69
7.3.4 半无限规划的精确解法计算结果分析 69
7.4 半无限规划的遗传算法求解 74
7.4.1 基本的遗传操作 74
7.4.2 遗传算法操作的改进 75
7.4.3 算法步骤 76
7.4.4 遗传算法计算结果及分析 77
7.5 小结 81
参考文献 81
第8章 带有资源约束的新产品投入计划模型及其免疫遗传算法 83
8.1 导言 83
8.2 免疫系统与免疫遗传算法 83
8.3 新产品投入计划 85
8.4 免疫系统的建立 86
8.5 免疫遗传算法的基本步骤 88
8.6 数值分析 90
8.7 小结 92
参考文献 93
第9章 新产品的组合投入方法研究 94
9.1 引言 94
9.2 新产品投入模型 95
9.2.1 组合营销的概念及互补营销的特点 95
9.2.2 产品收益曲线 97
9.2.3 新产品组合投入模型 98
9.3 组合投入模型的遗传算法 100
9.3.1 遗传算子定义 100
9.3.2 遗传算法结构 101
9.3.3 遗传算法仿真实例 102
9.4 新产品组合投入模型的PSO算法 104
9.4.1 PSO算法的产生 104
9.4.2 基本PSO算法 105
9.4.3 组合投入模型的PSO算法结构 106
9.4.4 组合投入模型的PSO算法 107
9.4.5 PSO算法仿真实例及结果分析 108
9.5 小结 109
参考文献 110
第10章 数字产品定价方法研究 112
10.1 引言 112
10.2 常规的信息产品定价方法 113
10.2.1 捆绑定价策略 113
10.2.2 信息共享策略 113
10.2.3 价格歧视策略 114
10.2.4 信息商品动态定价策略最新动态 114
10.3 随机逼近的定价方法 115
10.4 基于需求敏感的团体购买折扣模型 117
10.4.1 模型的基本思路 117
10.4.2 数字产品的成本结构 118
10.4.3 例子及分析 118
10.5 小结 119
参考文献 119
第11章 多产品定价方法研究 122
11.1 引言 122
11.2 多产品定价模型 123
11.2.1 问题描述 123
11.2.2 基于最小购买模式的多产品定价模型 123
11.2.3 基于最大购买模式的多产品定价模型 124
11.2.4 基于混合购买模式的多产品定价模型 125
11.3 遗传算法设计 125
11.3.1 基于最小购买模式定价模型的遗传算子 126
11.3.2 基于最大购买模式定价模型的遗传算子 127
11.3.3 混合购买模式定价模型的遗传算子 128
11.3.4 遗传算法步骤 128
11.4 仿真实例 129
11.5 小结 132
参考文献 132
第12章 混合成套产品定价的最小矩阵解法 134
12.1 引言 134
12.2 成套产品定价方法回顾 135
12.2.1 问题描述 135
12.2.2 产品单卖时的总收益 135
12.2.3 纯成套产品定价出售的总收益 136
12.2.4 混合成套产品定价方法 136
12.3 混合成套产品定价模型的最小价格矩阵求解 137
12.3.1 算法的基本思想 137
12.3.2 算法的基本步骤 138
12.3.3 算法的复杂度分析 138
12.4 算例 138
12.5 小结 139
参考文献 139
第13章 新产品投入决策中的优化算法简介 141
13.1 遗传算法简介 141
13.1.1 遗传算法的一般结构和特点 141
13.1.2 遗传算法的要素 142
13.2 PSO算法简介 145
13.2.1 PSO算法的形成 145
13.2.2 对社会行为的模拟 145
13.2.3 PSO算法的雏形 146
13.2.4 PSO算法的一般结构 147
13.2.5 PSO算法的其他改进方法 148
13.3 半无限规划算法简介 150
参考文献 151
结束语 155