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    对货架空间的分配及管理研究

    对货架空间分配及管理的建模研究实际包含两方面的内容：一是对空间分配模型及其改进的研究，另一个是对模型求解算法的优化研究。优化模型使用一些代表零售店铺实际工作环境的运筹约束条件通过解析的方法获得货架空间分配问题的决策。

　　数学模型可以同时确定的品牌组合和展示面积的分配。他们的优化模型包括对主要需求效应的分析，但是忽略了成本效应。Hansen和Heinsbroek的数学规划模型把主要需求效应和成本效应结合起来，从而使得模型更加完整。然而，这两项研究都没有考虑店铺内商品之间的交叉效应。Urban在他的研究中用一个特殊模型估计了交叉效应，然而求解过程相当费时。

　　把成本和需求效应考虑进来，提出了一个广义目标规划模型，目标函数是零售商的总利润，四组约束条件为店铺容量限制，可用性限制，上下界的控制限制和非负限制。上面提到的优化模型没有考虑非空间变量对需求和销售额的影响，但实验研究表明非空间变量对需求和销售额影响更大。基于此，Zufryden提出了一个动态规划模型，其广义目标函数考虑了空间弹性，销售成本，以及与需求相关的潜在营销变量。然而为了求解方便，模型忽略了不同商品间的交叉弹性，并且固定了需求函数中非空间变量的值。此外，许多优化模型往往忽略了不同成长潜力的商品群之间分配空间的问题。

　　动态模型把零售商在一定时期内从特定商品领域经营中累积的商誉或残留效应（翘尾影响）考虑进去，鼓励零售商给新产品分配更多空间，而尽早减少下滑商品的空间。

　　上面提到的优化模型尽管综合考虑了多种因素，但在实际应用中仍存在一些局限性。如Corstjens和Doyle的几何规划模型没有考虑到展示商品数的整数特性，这就意味着模型的解可能是次优的；此外模型的理论性太强，很难应用到零售实践中。有许多学者对Corstjens和Dolye的模型又进行了各种形式的扩展，但这些模型需要估计大量的参数，也限制其在零售实践中的应用。而Zufryden的动态规划模型要求每个商品的展示面积是单位面积值的倍数，这个条件限制了零售商进行货架空间分配决策的灵活性。

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