Динамическое ценообразование на основе модельно-прогнозирующего управления в экосистемах маркетплейсов
Варнухов Артем Юрьевич, ассистент кафедры бизнес-информатики. Уральский государственный экономический университет
Аннотация
В статье предлагается подход к ценообразованию на основе концепции модельно-прогнозирующего управления, в котором процесс ценообразования рассматривается как задача оптимизации, где цена выступает в качестве управляющей переменной. Предложенный подход базируется на сочетании предиктивного прогнозирования, системы принятия решений и генетического алгоритма. Предиктивная модель применяется для прогнозирования сценариев будущего спроса, порождаемых моделируемыми ценовыми решениями и параметрами рыночной среды. Система принятия решений использует эти прогнозы для оценки альтернативных ценовых траекторий с учетом заданных ограничений. Генетический алгоритм применяется для поиска оптимальной траектории, позволяющей максимизировать заданную целевую функцию на горизонте планирования. Разработанный подход апробирован в условиях контролируемой среды, где проводилось сравнение с базовыми стратегиями ценообразования: стратегией фиксированной цены и эвристической стратегией на основе заданных правил. Результаты эксперимента показали, что предложенный подход позволяет обеспечить более высокую совокупную прибыль и выручку, повысить уровень удовлетворенности спроса, снизить количество упущенных продаж, а также исключить случаи отсутствия товара в наличии.
Ключевые слова: ценообразование; оптимизация цен; маркетплейсы; модельно-предиктивное управление; методы машинного обучения; эволюционные алгоритмы; моделирование ценовых траекторий.
Для цитирования: Варнухов А. Ю. Динамическое ценообразование на основе модельно-прогнозирующего управления в экосистемах маркетплейсов // Цифровые модели и решения. 2026. Т. 5, № 2. С. 36–54. DOI: 10.29141/2949-477X-2026-5-2-3. EDN: GEMVRP
