Stokastik talep altında kalıcı indirim eniyilemesi
Markdown optimization under stochastic demand
Yazar: ÖZLEM COŞGUN
Danışman: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN ; YRD. DOÇ. DR. UFUK KULA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İstatistik = Statistics
Dizin: Esneklik = Flexibility ; Logit modeli = Logit model ; Markov karar süreçleri = Markov decision processes ; Optimizasyon modelleri = Optimization models ; İndirim = Discount

Özet:
Bu çalısmada, Türkiye'de 250'den fazla mağazaya sahip bir giyim perakende zincirindekarsılasılan kalıcı indirim eniyileme probemi ele alınmıstır. Her ürün rassal talebe sahipolduğundan ve ürünler arasındaki ikame etkisinden dolayı bir ürünün indirim politikasıdiğer ürünlerin satıslarını etkilemektedir. Bu yüzden çapraz fiyat esnekliğine sahipürünlerin optimal indirim politikalarına karar verirken herbirinin kararı birliktedüsünülmelidir.Öncelikle satıs verileri kullanılarak ürün satıslarının etkileri ikame ve zaman etkisiolmak üzere ayrıstırılmıstır. Her ürünün talebi MNL modeli ile tahmin edilmis, dahasonra bu indirim eniyileme problemi bir Markov Karar Süreci problemi olarak elealınmıstır. Problemimizde durum uzayı çok büyük olduğundan ve bu tarz problemleripolitika yineleme ve değer yineleme gibi geleneksel yöntemlerle çözmek imkansızolduğundan Ödüllü Öğrenme algoritmaları kullanılmıstır. Durum uzayı çok boyutluolduğundan ve tüm durumların öğrenilmesi çok fazla iterasyon gerektireceğinden değerfonksiyonlarını tahmin etmek için kümeleme ve fonksiyon uydurma yaklasımlarıkullanılmıstır. Sonuçta ürünlerin yaklasık indirim politikaları bulunmus, fiyattankaynaklanan ikame ve zamanın ürünlerin indirim politikaları üzerinde ne gibi etkileriolduğu hakkında görüsler elde edilmistir.

Abstract:
We consider the markdown optimization problem faced by the leading apperal retailchain in Turkey, with over 250 stores. The retailer faces a random demand for eachproduct, and because of substitution among products the markdown policy of oneproduct affects the sales of other products. Therefore, markdown policies for productgroups having a significant crossprice elasticity among each other should be jointlydetermined.In this study, we first use point of sales data to decompose observed product sales intotwo components: substitution effect, and time effect by using MNL model. Then, weformulate the markdown optimization problem as an MDP. Since the state space of theproblem makes it impossible to solve it by classical methods such as value and policyiteration, we use Reinforcement Learning algorithms as viable ways to solve MDPs forstochastic inventory management. Since the state space is multidimensional and moststates encountered will never have been experienced exactly before, we constructaggregation and function fitting approximations for value function approximation to geta markdown policy for the products and provide insights on the behavior of how pricebasedsubstitution and time affects markdown of each product and resulting markdownpolicy.