论文标题：Assortment Optimization Under General Choice

中文标题：一般选择下的产品组合优化

论文下载链接：SSRN

前情提要

本文是基于笔者之前对上述论文做的笔注的深入分析与算法改进探究，上述论文的笔注发布于前一篇博客https://caoyang.blog.csdn.net/article/details/121246506。问题背景是你有很多产品可以卖，这时候来了一些客户想买产品，你可能会直接向这些客户展示所有的产品，然而也许你只展示一部分产品反而可能获得更高的收益，因为客户选择每件产品的概率与你展示的产品集合（我们称之为报价集）密切相关，如何找到最优的报价集是选择模型（Choice Model）需要解决的问题。

如果你熟悉收益管理的研究方法，这将有助于你更好的理解上述论文，事实上Jagabathula在上面这篇论文中提出的算法是非常浅然的，即从一个空的产品子集开始搜索，每次向里面增加、或删除、或交换一个产品以使得期望收益提升最多，然而如此浅然的算法在最简单的一系列选择模型上的收敛性（即是否能够得到全局最优解）也涉及极其复杂的证明。

笔者在这篇博客中不会涉及任何理论推导，仅根据上述的论文及其相关的三个版本（上述链接中下载到的是2016年的版本，事实上与Jagabathula在2014年上传的版本是有很大区别的，此外2011年Jagabathula还写了一篇同名的论文，算法也稍有区别，这在本博客的的2.1节中会详细阐述，三版论文可以从下面的链接中下载得到）进行进一步的改进。笔者提出了两种具有启发性的改进措施，并在仿真实验中对其有效性进行了检验。

链接: https://pan.baidu.com/s/1F0eC4ZgQlMzjxUWjpeBQPw
提取码: xap2

其实上一篇笔注博客https://caoyang.blog.csdn.net/article/details/121246506是用来做课程汇报的，本文则是用于期末提交的报告，虽然笔者也不是主要研究收益管理这块，甚至都很少做OM和OP的事情了，不过笔者觉得自己的想法还是挺有趣的，所以就拿出来遛遛

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