Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorAksezer, Sezgin Çağlaren_US
dc.contributor.authorDurmuş, İpeken_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği - Yöneylem Araştırması Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2017-04-19T12:13:27Z
dc.date.available2017-04-19T12:13:27Z
dc.date.issued2017-01-18
dc.identifier.citationDurmuş, İ. (2017). An Assortment Planning Problem with an Empirical Demand Model. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1242
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 62-65)en_US
dc.descriptionxi, 66 leavesen_US
dc.description.abstractIn retail industry, although the product range increases with a great pace year by year, the shelf space that products are displayed on does not expand with the same pace. Accordingly, in recent years, placing products efficiently on a limited shelf space become an important problem for maximizing sales. Assortment planning constitutes the product range which is presented for sale in the store and the inventory amounts of these products. The goal of this study is generating a mathematical programming model that can be solved in a reasonable time and maximizes the profit of a retailer. A regression model for customer demand is formed by using a data which is obtained from a supermarket chain in Turkey. An empirical demand model is used as an input for the nonlinear optimization model. The assortment optimization model that is developed for this study identifies the products which return the maximum profit on a large product range, and it determines the best facing amounts of these products.en_US
dc.description.abstractPerakende sektöründe ürün çeşitliliği yıldan yıla büyük bir hızla artış gösterirken, mağazalarda ürünlerin sergilendiği raf alanlarının, kira ve yeni mağaza tasarım gibi maliyetlerin fazlalığının etkisiyle, çok az bir miktarda arttığı görülmektedir. Dolayısıyla, ürünlerin sınırlı raf alanına, satışı ençoklayacak en etkili şekilde yerleştirilmesi önemli bir problem haline gelmiştir. Mağazada satılacak ürün çeşitlerinin ve ürünlerin her birinin envanter miktarlarının ayarlanmasını sağlayan ürün çeşidi planlama yöntemleri günümüzde oldukça önem kazanmıştır. Bu çalışmanın amacı; raf alanı kısıtı altında satıcının karını maksimize eden ve makul bir sürede çözülebilir olan matematiksel programlama modeli oluşturmaktır. Türkiye'deki bir süpermarket zincirinden alınan veriler kullanılarak müşteri talebi için regresyon modeli oluşturulmuştur. Elde edilen deneysel model, doğrusal olmayan bir programlama modelinde girdi olarak kullanılmıştır. Optimizasyon modeli geniş bir ürün yelpazesi içinden maksimum karlılığı sağlayacak ürünleri ve bu ürünlere atanacak raf önyüz miktarlarını vermektedir.en_US
dc.description.tableofcontentsIntroductionen_US
dc.description.tableofcontentsProblem Statement and Research Objectiveen_US
dc.description.tableofcontentsMotivational Case Studyen_US
dc.description.tableofcontentsOutline of the Thesisen_US
dc.description.tableofcontentsLiterature Surveyen_US
dc.description.tableofcontentsData Analysis and Demand Estimationen_US
dc.description.tableofcontentsData Collection and Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsDemand Estimation by Regressionen_US
dc.description.tableofcontentsAnalysis of different regression models based on a sample dataen_US
dc.description.tableofcontentsThe first regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe second regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe third regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe fourth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe fifth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe sixth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe seventh regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe eighth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe ninth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe tenth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe eleventh regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe twelfth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe thirteenth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe fourteenth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsThe fifteenth regression model for estimating demanden_US
dc.description.tableofcontentsComparison between regression modelsen_US
dc.description.tableofcontentsAnalysis of Regression Assumptions for the Selected Demand Modelen_US
dc.description.tableofcontentsValidation of the Regression Modelen_US
dc.description.tableofcontentsDemand Estimation of All Candidate Products with Different Data Sizesen_US
dc.description.tableofcontentsAssortment Optimization Problemen_US
dc.description.tableofcontentsThe Mathematical Model for Assortment Optimizationen_US
dc.description.tableofcontentsThe Mathematical Analysis of the Modelen_US
dc.description.tableofcontentsConvexity Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsAnalysis of the Model by KKT Conditionsen_US
dc.description.tableofcontentsApplication of the Model and Computational Experimentsen_US
dc.description.tableofcontentsComputational Complexity Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsConclusionen_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectAssortment planningen_US
dc.subjectEmpirical demand modelen_US
dc.subjectNonlinear programmingen_US
dc.subjectAmpirik talep modelien_US
dc.subjectDoğrusal olmayan programlamaen_US
dc.subjectÜrün çeşidi planlamaen_US
dc.subject.lccHB801.D87 2017
dc.subject.lcshConsumption (Economics) -- Mathematical models.en_US
dc.subject.lcshDemand (Economic theory)en_US
dc.subject.lcshEconomics—Mathematical models.en_US
dc.subject.lcshProduct design.en_US
dc.subject.lcshRetail trade.en_US
dc.subject.lcshProduction planning -- Data processing.en_US
dc.titleAn assortment planning problem with an empirical demand modelen_US
dc.title.alternativeDeneysel bir talep yardımıyla ürün çeşidi planlama problemien_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği - Yöneylem Araştırması Yüksek Lisans Programıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorDurmuş, İpeken_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster