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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