Оптимизация рекламной стратегии

Рыночная стратегия в данной модели предельно проста: в определенный момент времени компания прекращает рекламировать продукт. Мы же хотим найти оптимальную рыночную стратегию для достижения требуемого количества потребителей к определенному моменту времени при минимальных затратах на рекламу. Можно решить эту проблему, используя оптимизацию, при которой выбранные параметры модели будут систематически изменяться для минимизации или максимизации значения целевого функционала.

1. Определите константу, задающую необходимый порог насыщения рынка, например 80 процентов от общей численности населения. Назовите параметр ExpectedSaturation и задайте значение по умолчанию TotalPopulation*0.8.

2. Добавьте константу, задающую момент времени, когда должно быть достигнуто требуемое количество потребителей. Назовите параметр SaturationTime и задайте значение по умолчанию 1.5.

3. Измените стейтчарт, чтобы выполнить проверку насыщения рынка.

Откройте диаграмму стейтчарта. Измените стейтчарт так, чтобы он выглядел как на рис. 35.

Рис. 35

Добавьте сложное состояние, включающее в себя два существующих состояния. Добавьте еще один указатель начального состояния, указывающий на сложное состояние. Добавьте внутренний переход в сложное состояние. Сделайте так, чтобы переход выполнял проверку насыщения рынка продукта по истечении времени SaturationTime. Для этого выберите По таймауту из выпадающего списка Происходит и введите SaturationTime в поле Таймаут. В поле Доп. условие введите: Adopters<=ExpectedSaturation. Это условие проверяет, достигнуто ли необходимое число потребителей. Если выражение, заданное в поле Доп. условие истинно, то происходит переход и выполняется код, указанный в поле Действие. В поле Действие введите TotalExpenditures=50000;.

Мы увеличиваем значение переменной TotalExpenditures для того, чтобы показать, что наше требование не было выполнено.

4. Создайте оптимизационный эксперимент AnyLogic (рис. 36).

Рис. 36

В появившемся диалоговом окне задайте имя эксперимента и выберите Оптимизационный эксперимент как тип нового эксперимента.

5. Настройте созданный эксперимент (рис. 37-38).

На вкладке Модельное время окна свойств эксперимента задайте Стоп по времени 1.6.

Рис. 37

На вкладке Основные задайте число «прогонов» модели 500.

Мы хотим минимизировать деньги, затраченные на рекламу продукта. На вкладке Основные выберите переменную TotalExpenditures в качестве Целевого функции и убедитесь, что установлен флажок Минимизировать.

Измените оптимизационные параметры в таблице Параметры на вкладке Основные окна свойств:

­ тип параметра SwitchTime на непрерывный и установите максимальное 1.5 и минимальное 0.0 значения;

­ тип параметра MonthlyExpenditures на непрерывный и установите максимальное 1500 и минимальное 1000 значения.

Во время оптимизации, значения параметров модели будут систематически изменяться, чтобы определить наименьшее значение переменной TotalExpenditures, выбранной в качестве целевого функционала.

Рис. 38

Нажмите кнопку Создать интерфейс – будет создан стандартный интерфейс для данного эксперимента.

6. Запустите модель, выбрав оптимизационный эксперимент. AnyLogic запустит модель 500 раз с разными значениями параметров MonthlyExpenditures и SwitchTime. Итоговая статистика оптимизации отображается в окне оптимизационного эксперимента.

На рис. 39 видно, что значение функционала примерно равно 11 250, наилучшие значения оптимизационных параметров следующие: SwitchTime = 0.75; MonthlyExpenditures = 1 250.

Рис. 39

Сделайте вывод о том, как спланировать стратегию завоевания рынка, чтобы рекламная кампания была наиболее рациональной и эффективной.

7. Примените результаты оптимизации.

В окне Оптимизация щелкните мышью по кнопке copy. В появившемся диалоговом окне выберите эксперимент, в который вы хотите скопировать результаты оптимизации. Оставьте выбранный по умолчанию эксперимент Simulation и щелкните мышью по кнопке OK.

Запустите модель с оптимизированными значениями параметров для того, чтобы убедиться в том, что к моменту времени SaturationTime будет достигнуто требуемое количество потребителей.