【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度强化学习与市场营销，尤其涉及一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法。
技术介绍
1、随着全球电商市场的飞速发展，商品定价成为企业实现盈利最大化的关键因素之一。商品定价的核心目标是根据市场需求、竞争态势和其他经济因素合理设定价格，以最大化企业的收益。然而，传统的定价方法多依赖于静态模型或规则，通常基于经验、历史数据或者人工规则进行调整，缺乏对市场动态变化的实时响应能力。这些传统定价方法存在着诸多局限性，无法有效应对市场中复杂、动态的价格波动，尤其在面对大规模商品、海量消费者和复杂竞争环境时，传统方法常常显得力不从心。
2、在传统定价方法中，基于需求弹性和成本结构的定价策略通常考虑的是历史数据、消费者行为模型及成本价格，而忽略了市场的动态变化。比如，基于静态模型的定价方法通常无法有效适应市场需求的快速变化、季节性波动、竞争者价格的实时调整以及消费者的个性化需求。因此，尽管这些方法可以在一定程度上为企业提供定价策略，但却难以在竞争激烈、动态变化的市场环境中保持长久的竞争力和盈利能力。
3、为了解决...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述交易数据包括历史销售数据、市场需求数据、消费者行为数据和竞争对手定价数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述预处理包括去除噪声、缺失值填补和数据标准化。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述自适应奖励函数通过分析专家定价决策与市场反应的长期回报关系，自动调整奖励值，优化定价策略...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述交易数据包括历史销售数据、市场需求数据、消费者行为数据和竞争对手定价数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述预处理包括去除噪声、缺失值填补和数据标准化。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述自适应奖励函数通过分析专家定价决策与市场反应的长期回报关系，自动调整奖励值，优化定价策略，使得商品价格向市场专家定价趋近。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，其特征在于，所述a3c算法通过初始化多个并行智能体，每个智能体对应一个商品类别，并根据各自商品类别的特征差异进行个性化的定价策略学习，通过策略网络和价值网络的联合优化，实现商...
【专利技术属性】
技术研发人员：周聪伟，
申请(专利权)人：深圳市乐宜文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：
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