In this thesis, we deal with two different bins selling single perishable product. The fresh items are sold at a list price in the primary bin and after their allowed age at the primary bin the leftovers are transferred to the secondary bin and sold at a discount price to stimulate the demand. We assume that demand is a function of inventory levels as well as price where the demand rate of one bin is influenced by the pricing policy of the other bin. With the objective of maximizing the profit, mathematical models with LIFO policy are developed. There are three decision variables, the reduced price in the secondary bin, allowed age at the primary bin, and order quantities at the primary bin. Tabu search algorithm is developed to solve the model.
최근 몇 년 간 그 숫자가 크게 증가한 대형 할인 매장의 경우, 유통 기간이 있는 우유 등의 제품에 대해 다음과 같은 할인 정책을 펴고 있다. 유통 기간이 얼마 남지 않은 제품들을 많이 쌓아놓고 정가보다 싸게 판매함으로써 소비자의 구매욕구를 높이는 것이다. 그러나 어떤 소비자들은 가격이 더 비싸도 신선한 것을 구매하고 싶어하기도 한다. 따라서 유통기간이 많이 남은 신선한 제품은 정가에 팔고 유통기간이 얼마 남지 않은 제품은 정가보다 싸게 파는 가격 정책을 고려할 수 있다.
이에 본 논문에서는 신선한 제품을 정가에 파는 primary shop과 유통 기간이 얼마 남지 않은 제품을 할인된 가격에 파는 secondary shop을 동시에 운영하는 상황에 대해 연구했다. 처음에 primary shop에서 정가에 팔리던 제품들은 그 유통기간이 어느 정도 이상 지나면 secondary shop으로 넘겨져서 할인된 가격에 팔린다. 제품이 많이 쌓여있을 수록(inventory level dependent), 가격이 낮을 수록(price dependent) 제품의 매출이 증가한다는 가정과 두 가격(정가와 할인된 가격)의 차이에 따라 primary shop은 매출이 감소하고 secondary shop은 매출이 증가하는 가정하에 수익 창출을 최대화 하기 위한 결정 변수는 제품의 주문량과 할인 가격, 그리고 제품이 각각의 shop에 있는 기간이다. 또한 소비자는 후입선출(LIFO) 방식을 따라 물건을 구매한다고 가정하고 수리적인 모델을 세웠다. primary shop만 운영할 경우와 secondary shop까지 운영하는 경우로 나눠서 모델링했다.
문제를 풀기 위해 타부서치(Tabu Search) 알고리즘을 사용했으며 이 알고리즘의 유효성 검증을 위해 그리드서치(Grid search)로 푼 결과와 비교했다. 또한 모델의 각 parameter들을 변화시키면 결정변수에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석했다.
