Abstract
Uno de los problemas habituales que sufre todo tipo de comercio es establecer un precio a un producto, un aspecto clave que puede aumentar o disminuir las ventas. En este trabajo, abordamos el problema de fijación de precios basado en preferencias, donde, dado un conjunto de usuarios con sus preferencias de compra y presupuesto que disponen, el objetivo es establecer los precios de los productos para maximizar el beneficio de la compañía. Cabe destacar que cada usuario siem- pre comprará el producto de mayor preferencia que pueda permitirse, considerando que los productos son ilimitados. La literatura ha demostrado que este problema es N P-Completo donde los modelos matemáticos actuales no se comportan bien con instancias grandes. Recientemente, se ha propuesto un enfoque metaheurístico basado en la metodología Variable Neighborhood Search que se sitúa como el estado del arte. En este artículo, presentamos una metaheurística usando la me- todología Greedy Randomized Adaptive Search Procedure. Adicionalmente, uno de los principales inconvenientes es el reducido número de instancias disponibles. Por este motivo se ha generado un nuevo conjunto de datos y se han evaluado todos los métodos bajo el mismo entorno computacional. Los resultados obtenidos demuestran que nuestra propuesta supera el estado del arte y se sitúa a un 2.85 % del modelo exacto en aquellas instancias donde este logra encontrar la solución óptima.
Raúl Fauste Jiménez
Artificial Intelligence Masters Student
Raúl Fauste Jiménez is a Computer Science & Mathematics graduate from Universidad Rey Juan Carlos. Currently, he is studying a Master in Artificial Intelligence Research at Universidad Internacional Menéndez Pelayo.
Sergio Salazar
Artificial Intelligence Phd Student
Sergio Salazar graduated in Mathematics and Computer Science from the Rey Juan Carlos University in 2023. He is working here as a predoctoral researcher focusing in Continious Facilities Location Problems.
Isaac Lozano-Osorio
Phd in Artificial Intelligence
Isaac Lozano graduated with a double degree in Computer Engineering and Computer Engineering from the Universidad Rey Juan Carlos, where he was awarded the prize for the Best Final Project. Subsequently, he completed a Master in Artificial Intelligence Research (UIMP). His main research interests are focused on the interface between Computer Science, Artificial Intelligence and Operations Research. Most of his publications deal with the development of metaheuristic procedures for graph modeled optimization problems.
Jesús Sánchez-Oro
Associate Professor
Associate Professor at the Computer Science Department, being one of the senior researchers of the Group for Research on Algorithms For Optimization GRAFO.