This thesis deals with an integrated problem of inventory control and dynamic pricing strategies for a commodity with price and sales-period dependent demand pattern, where a seller and customers have complete information of each other. The problem consists of two parts; one is each buyer’s benefit problem which makes the best decision on price and time for buyer to purchase items, and the other one is a seller’s profit problem which decides an optimal sales strategy concerned with inventory control and discount schedule. The seller’s profit function consists of sales revenue and inventory holding cost functions. The two parts are closely related into each other with some related variables, so that any existing general solution methods can not be applied. Therefore, a simplified model with single seller and two customers in considered first, where demand for multiple units is allowed to each customer within a time limit. Therewith, the model is generalized for a n-customer-classes problem. To solve the proposed n-customer-set problem, a dynamic programming algorithm is derived. In the proposed dynamic programming algorithm, an intermediate profit function is used, which is computed in case of a fixed initial inventory level and then adjusted in searching for an optimal inventory level. This leads to an optimal sales strategy for a seller, which can derive an optimal decision on both an initial inventory level and a discount schedule, in $O(n^2 )$ time. This result can be used for some extended problems with a small customer set and a short selling period, including sales strategy for department stores, Dutch auction for items with heavy holding cost, open tender of materials, quantity-limited sales, and cooperative buying in the on/off markets.
과거 재고관리와 가격정책에 관한 연구가 따로 이루어져 왔으나 최근 급변하는 시장 상황에 대처하기 위해서 재고관리와 가격결정의 통합적인 모델이 필요하다고 판단된다. 본 논문은 할인 가격과 판매 기간에 따라 변동하는 수요에 대해 단일 품목의 재고 관리와 가격 정책 문제의 통합적 해결책을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 고객의 행동 패턴, 즉 구매를 할 것인가를 결정하는 부분과 판매자의 이익을 최적화하도록 판매 전략을 다루는 부분으로 나누어 수식화하였으나 두 부분이 서로 연관되어 기존의 해법으로는 해를 찾는데 어렵다고 판단되었다. 그래서 먼저 문제를 간략하게 하여 2인 고객인 경우의 해법을 제안하였고, 이를 이용하여 일반적인 경우, 즉 다수의 고객 그룹인 상황에서의 Dynamic programming을 이용한 해법을 제안하였다. 제안된 해법은 주어진 데이터를 바탕으로 $O(n^2 )$ 시간 안에 최적 초기재고 및 할인 스케줄을 포함한 판매 전략을 제시한다.
