一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法技术

一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，包括以下步骤，(1)搜集汽车现场数据，确定汽车基准使用率，建立二维质保期内汽车期望故障模型；(2)对目标用户群体开展市场调研，构建用户群体的使用率分布函数，根据市场调研，构建产品需求量关于二维质保中时间限制W和累计使用量限制U的预测模型；(3)根据二维质保期内汽车期望故障模型、使用率分布函数和预测模型，建立基于制造商利润的二维质保设计策略优化模型；(4)确定最优二维质保策略设计方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法
本专利技术属于汽车二维质保设计领域，具体涉及一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法。
技术介绍
近年来，随着居民长途出行的需求增加及生活水平的日益提高，汽车产品的需求量也在日益增长。消费者在选购汽车时，需要考虑的因素很多，主要包括汽车品牌、汽车外观、价格等，除此之外，汽车质量与可靠性也是消费者考虑的重点因素。由于消费者缺乏产品的专业知识与相关产品的使用经验，制造商为汽车设置的二维质保期大小成为消费者对于产品质量的参考依据。在其余条件不变得情况下，质保时间长，累计驾驶里程高的产品会获得更大的需求量。制造商为了提升旗下汽车产品的市场竞争力，需要制定合适的二维质保策略以在产品销量与单位产品的边际利润之间寻找最优的平衡关系。蒙特卡洛(MonteCarlo)方法，又称随机抽样方法，专利技术于上世纪40年代，属于计算数学的一个分支。传统的经验方法对真实世界中许多场景不能准确表达，难以得到满意的结果，所以该方法应运而生。该方法是一种以概率统计理论方法为基础的计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，包括以下步骤，/n(1)搜集汽车现场数据，确定汽车基准使用率，建立二维质保期内汽车期望故障模型；/n(2)对目标用户群体开展市场调研，构建用户群体的使用率分布函数，根据市场调研，构建产品需求量关于二维质保中时间限制W和累计使用量限制U的预测模型；/n(3)根据二维质保期内汽车期望故障模型、使用率分布函数和预测模型，建立基于制造商利润的二维质保设计策略优化模型；/n(4)确定最优二维质保策略设计方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，包括以下步骤，
(1)搜集汽车现场数据，确定汽车基准使用率，建立二维质保期内汽车期望故障模型；
(2)对目标用户群体开展市场调研，构建用户群体的使用率分布函数，根据市场调研，构建产品需求量关于二维质保中时间限制W和累计使用量限制U的预测模型；
(3)根据二维质保期内汽车期望故障模型、使用率分布函数和预测模型，建立基于制造商利润的二维质保设计策略优化模型；
(4)确定最优二维质保策略设计方案。


2.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(1)还包括以下步骤，
(1.1)搜集汽车现场数据，确定汽车的基准使用率大小，采取加速寿命试验对汽车在不同使用强度下的故障次数及首次故障发生时间和累计使用量进行统计；
(1.2)：对实验数据进行分析，建立二维质保期内汽车期望故障次数关于汽车使用时间和汽车使用强度之间的函数模型；
(1.3)：对步骤(1.2)中构建的二维质保期内汽车期望故障函数模型进行参数估计。


3.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(2)还包括以下步骤，
(2.1)对目标用户群体开展市场调研，分析不同用户的购买需求与使用场景，构建顾客群体的使用率概率分布函数，同时确定不同二维质保组合下，目标群体的购买倾向，建立汽车的潜在销售规模关于二维质保时间限制W和U的预测模型；
(2.2)对潜在消费者群体的使用率概率分布函数做拟合，对汽车产品需求量函数进行参数估计。


4.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮渊鹏，吴国锠，雒兴刚，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33