Information technologies for supply creation on e-trading platform with marketplace technology

 
PIIS042473880009719-9-1
DOI10.31857/S042473880009719-9
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation:  Head of Department, Department of Information Technologies of Management, Computer Science Faculty,
Affiliation: Voronezh State University
Address: Russian Federation, 1 Universitetskaya pl., Voronezh
Journal nameEkonomika i matematicheskie metody
EditionVolume 57 Issue 1
Pages105-112
Abstract

The paper discusses the problem of automated creation of supply for the homogenous products with marketplace technology which ensures maximum accordance to generalized demand and supplier’s profit. Computer formalization of supply and demand in the form of products’ characteristic parameters vectors as linguistic variables is proposed. Algorithm of building membership function based on individual consumer demand is introduced, as well as method of calculation local component-wise matchings of supply and generalized demand. Aggregation operator of local matchings in the form of discrete Choquet integral with fuzzy measure is proposed. Supplier profit is presented as defined linguistic variables within the vector characteristic parameters, which is structurally equivalent to vector of demand. Selection of the suppliers’ offers is based on the optimization criteria in the form of desired trade-off between probability of transaction and seller’s profit. The mentioned selection is performed via genetic algorithm. Additional study is conducted, which confirms possibility to use developed formalization of the generalized demand for obtaining the satisfactory offer choice. Introduced models and algorithms should be used for creation of information services on e-commerce platforms, as well as on Government procurement market.     

Keywordselectronic trading platform, e-trading platform, supply and demand, linguistic variables, aggregation, Choquet integral, fuzzy measure, optimal supply selection
Received16.05.2020
Publication date29.03.2021
Number of characters18487
Cite  
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной
1 Введение Существующая тенденция развития рынка В2В ведет к глобальной автоматизации процессов взаимодействия продавцов и покупателей [1]. Эта тенденция прослеживается в появлении электронных бирж, электронных торговых площадок (ЭТП), маркетплейсов, автоматизации торгового документооборота и т.п. Дальнейшее развитие намечается на пути создания систем распределенного реестра и формирования смарт контрактов, автоматизирующих не только рутинные процессы, но и процессы принятия решений, например, при выборе рациональных пар «продавец - покупатель».
2 На рынке целесообразно выделять однородные, взаимозаменяемые товары. Классический подход к выбору продавца однородного товара основывается на оптимизации экономических, стоимостных критериев, например, [2,3]. Однако, при выборе необходимо учитывать весь спектр потребительских характеристик: технические, экономические, эргономические и т.п., которые отражают индивидуальные потребности покупателя [1]. Для такого выбора больше подходят процедуры установления парного соответствия по набору характеристик, развиваемые в работах нобелевского лауреата Э. Рота [4,5]. В идеальной ситуации покупатель должен приобрести тот товар, который в максимальной степени соответствует его потребностям и возможностям, отображаемым значениями характеристик. Основной преградой достижения идеальной ситуации является недостаток информации у продавцов о потребностях и возможностях покупателя и неполная информация у покупателя о предложениях продавцов. Приближение реальной ситуации к идеальной осуществляется технологией маркетплейс, которая обеспечивает на локальном рынке информацию о потребностях покупателей и предложениях продавцов в рамках единого товарного рубрикатора. Существующая технология работы маркетплейс предполагает, что покупатель, заходя на ЭТП, заявляет о своих потребностях, а ЭТП помогает ему подбирать соответствующие предложения продавцов из своей актуальной базы данных с помощью разнообразных фильтров [6,7] или осуществляя выбор по критерию максимального соответствия спроса и предложения [8,9].
3 Имеет место и обратная задача – формирование продавцом своего предложения, максимально соответствующего покупательскому спросу. Как и всякая обратная задача, эта задача сложнее, и получить ее решение, используя фильтры, вряд ли возможно. В этом случае, большие возможности предоставляет подход, основанный на достижении максимального соответствия спроса и предложения, которые могут быть представлены в параметрической форме, по аналогии с [8,9]. Для решения обратной задачи необходимо описать параметрическое представление спроса покупателей и предложений продавцов и получить формализованное описание задачи.
  1. Формализация постановки задачи исследования
Пусть имеется некоторый однородный товар, представленный совокупностью своих взаимозаменяемых типов, различающихся значениями характеристических параметров данного товара. Описание каждого -го образца (типа) товара, будем представлять совокупностью характеристических параметров: например, мощность, габариты, цена, условия поставки и т.п. Совокупность параметров будем представлять компонентами вектора - , каждая -я компонента которого принимает значения либо на количественной, либо на качественной шкале, .

Number of purchasers: 0, views: 121

Readers community rating: votes 0

1. Ries, E. 2011. The lean startup: How today's entrepreneurs use continuous innovation to create radically successful businesses. Currency.

2. Amin, S.H. and G. Zhang. 2012. An integrated model for closed-loop supply chain configuration and supplier selection: Multi-objective approach. Expert Systems with Applications, 39(8):6782-6791.

3. Mendoza, A. and J.A. Ventura. 2012. Analytical models for supplier selection and order quantity allocation. Applied Mathematical Modelling, 36(8):3826-3835.

4. Roth, A.E. 2003. The origins, history, and design of the resident match. Jama, 289(7):909-912.

5. Roth, A.E. and U.G. Rothblum. 1999. Truncation strategies in matching markets—in search of advice for participants. Econometrica, 67(1):21-43.

6. Instruktsiya po rabote v sisteme poiska torgov Rustender [Manual for the tender search system Rustender]. Available at: https://tender-rus.ru/vopros-otvet/poisk-zakupok/instrukciya-po-poiskovoj-sisteme (accessed May 5, 2020).

7. Fil'tr tovarov dlya WooCommerce [Filter for goods for WooCommerce]. Available at: https://ru.wordpress.org/plugins/woocommerce-products-filter/ (accessed May 5, 2020).

8. Budyakov, A.N., Getmanova, K.G. and M.G. Matveev. 2017. Reshenie zadachi vybora resursov i ikh postavshchikov v usloviyakh protivorechivosti tekhnicheskikh i kommercheskikh trebovaniy [Resources and their suppliers selection problem solving within contradictory technical and commercial requirements]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Sistemnyy analiz i informatsionnye tekhnologii [Bulletin of the Voronezh State University, series System analysis and information technologies]. 2:66.

9. Matveev, M. and S. Podvalny. 2019. Models of Centralized Equipment Procurement Based on Supplier-Consumer Matching. 1-st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). IEEE:151-154.

10. Detyniecki, M. 2000. Mathematical Aggregation Operators and their Application to Video Querying: Thesis for the degree Docteur de l’Universite. Paris. 185 р.

11. Mesiar R. and M. Komornikova, 1997. Aggregation Operators. XI Conference on applied Mathematics “PRIM 96”, Proceedings. Novi Sad. 193-211.

12. Averkin, A.N., Batyrshin, I.Z., Blishun, A.F., Silov, V.B. and V.B. Tarasov. 1986. Nechetkie mnozhestva v modelyakh upravleniya i iskusstvennogo intellekta [Fuzzy sets in artificial intelligence models]. Moscow: Nauka.

13. Yager. R. 1982. Fuzzy sets and possibility theory: recent developments. Oxford: Pergamon Press.

14. Grabisch, M., Nguyen, H.T. and E.A. Walker. 1995. Fundamentals of Uncertainty Calculi with Applications to Fuzzy Inference. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

15. Grabisch, M. 1996. The application of fuzzy integrals in multicriteria decision making. European journal of operational research, 89(3):445-456.

Система Orphus

Loading...
Up