ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ

Рассматривается проблема выбора оптимальных стратегий агентов рынка электронной торговли, осуществляемой ритейлерами через маркетплейсы. Анализ структуры и динамики рынка электронной торговли в России показал актуальность этой проблемы вследствие опережающего роста продаж через сеть Интернет по сравнению с динамикой традиционных каналов продаж. Исследован бизнес-процесс электронной торговли для ведущих маркетплейсов Wildberries и Ozon, на основе которого разработаны модели принятия решений для маркетплейсов и ритейлера, выбирающего наилучший канал продаж. Сформированы механизмы определения оптимальных объемов продаж, максимизирующих функции полезности маркетплейсов и ритейлера, доказаны условия оптимальности. Предложена методика оценки диапазонов взаимовыгодных значений объемов продаж на основе областей компромисса. Проведено статистическое моделирование функции спроса на смартфоны при электронной торговле в РФ, а также функций издержек маркетплейсов и ритейлера, на основе которого сформированы функции полезности (прибыли) агентов рынка и построены области компромисса. Сформулированы практические рекомендации по выбору оптимальных стратегий агентов рынка электронной торговли смартфонами, показан экономический эффект изменения стратегий продаж.

Предлагается простой дискретный алгоритм, моделирующий работу мультиполярного ассоциативного нейрона с синапсами, и простая приближенная математическая модель синапса. Коэффициенты моделей находятся путем решения задачи идентификации по результатам измерений входов и выходов блоков, из которых состоит структурная схема нейрона и синапса. Полученные математические модели частично отражают основные свойства реальных нейронов и синапсов. Они могут использоваться для создания искусственных нейронных сетей и систем искусственного интеллекта при математическом моделировании работы мозга человека.