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The Rank Pricing Problem: A mixed-integer linear optimization approach

par Domínguez Sánchez, Concepción
Président du jury Stützle, Thomas
Promoteur Fortz, Bernard ;Marin, Alfredo
Publication Non publié, 2021-10-01

Thèse de doctorat

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Résumé :

Cette thèse est consacrée à une étude approfondie du Rank Pricing Problem (RPP) et de deux généralisations. Le RPP est un problème d'optimisation combinatoire qui vise à fixer le prix des produits d'une entreprise afin de maximiser son profit. Elle concerne les clients à la demande, c'est-à-dire les clients qui sont intéressés par plusieurs produits de l'entreprise, mais qui n'ont l'intention d'en acheter qu'un. Les clients disposent d'un budget fixe et classent les produits qui les intéressent du "meilleur" au "pire". Lorsque l'entreprise fixe les prix, chaque client achètera son produit préféré parmi ceux qu'il peut se permettre. Dans le RPP, nous supposons que les produits sont offerts en quantité illimitée, ce qui convient si l'on considère que l'entreprise a suffisamment de produits pour satisfaire la demande, ou lorsque les produits peuvent être fabriqués rapidement avec un coût négligeable (par exemple, les biens numériques).Cette thèse se compose de quatre chapitres. Le premier est un chapitre d'introduction au problème et aux concepts mathématiques présents dans la thèse, tandis que les trois chapitres suivants se concentrent sur chacun des problèmes étudiés : le RPP et deux généralisations. Ainsi, le troisième chapitre est consacré à l'étude du Rank Pricing Problem with Ties (RPPT). Dans cette extension du problème, nous supposons que les clients peuvent exprimer leur indifférence entre les produits qui les intéressent au moyen de liens dans leur liste de préférences. Enfin, le dernier chapitre de la thèse comprend l'étude du Capacitated Rank Pricing Problem (CRPP) avec envie. Dans cette extension, nous avons supposé des prix de réserve pour les clients qui reflètent ce qu'ils sont prêts à payer pour chaque produit, plutôt qu'un budget unique par consommateur. Cependant, la principale différence est que dans le cas du CRPP, l'entreprise dispose d'un nombre limité de produits et peut ne pas être en mesure de satisfaire la demande de tous les clients. L'objectif de la thèse est d'obtenir des formulations linéaires en nombres entiers mixtes pour les trois problèmes étudiés, et de les comparer sur le plan théorique et/ou computationnel. À cette fin, la méthodologie utilisée est basée sur la proposition de variables de décision et de contraintes appropriées qui modélisent le problème. L'objectif suivant est l'amélioration de ces formulations au moyen d'inégalités valides qui réduisent l’ensemble admissible de la relaxation du problème et permettent d'obtenir une meilleure borne de la relaxation linéaire. Et enfin, un troisième objectif est la proposition d'algorithmes de résolution pour chacun de ces modèles, et leur comparaison ultérieure au moyen d'études computationnelles et de résolution au moyen de logiciels d'optimisation commerciaux.

This doctorate is entirely devoted to an in-depth study of the Rank Pricing Problem (RPP) and two generalizations. The RPP is a combinatorial optimization problem which aims at setting the prices of a series of products of a company to maximize its revenue. This problem is specified by a set of unit-demand customers, that is, customers interested in a subset of the products offered by the company which intend to buy at most one of them. To do so, they count on a fixed budget, and they rank the products of their interest from the “best” to the “worst”. Once the prices are established by the company, they will purchase their highest-ranked product among the ones they can afford. In the RPP, it is assumed an unlimited supply of products, which is consistent with a company having enough copies of a product to satisfy the demand, or with a setting where the products can be produced quickly at negligible cost (e.g., digital goods). This dissertation consists of four chapters. The first chapter introduces the RPP problem and the mathematical concepts present in the work, whereas each of the next three chapters tackles the resolution of each of the problems of study: the RPP and two generalizations. Thus, Chapter 3 is dedicated to the Rank Pricing Problem with Ties (RPPT), an extension of the RPP where we consider that customers can express indifference among products in their preference list. And the last chapter of the thesis is devoted to a generalization of the problem that we have named the Capacitated Rank Pricing Problem (CRPP) with envy. For this generalization, we have considered reservation prices of customers for the different products that reflect their willingness to pay, instead of a single budget per customer. However, the main difference is that, in the CRPP, the company has a limited supply of products and might not be able to satisfy all the customers’ requests. This is a realistic assumption that we can find in many companies.The aim of this thesis is the proposal of mixed-integer linear formulations for the three problems of study, and their theoretical and/or computational comparison. The methodology used is based on the introduction of decision variables and adequate restrictions to model the problems. Another objective consists in strengthening the formulations by means of valid inequalities that reduce the feasible region of the relaxed problem and allow us to obtain better linear relaxation bounds. Finally, a third goal is to derive resolution algorithms for each of these models and compare them computationally, using commercial solvers.