Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Оптимизация WEB-сайта интернет-магазина с использованием генетического агоритма тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Тавридович, Станислав Александрович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2004
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация WEB-сайта интернет-магазина с использованием генетического агоритма"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Тавридович Станислав Александрович

ОПТИМИЗАЦИЯ WEB-САЙТА ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АГОРИТМА

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург - 2004

Работа выпонена на кафедре менеджмента Батийского государственного технического университета ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

кандидат физико-математических наук, профессор Виктор Ильич Муравьев

доктор экономических наук, профессор Павел Владимирович Конюховский

кандидат физико-математических наук, доцент Владимир Алексеевич Уланов

Институт проблем региональной экономики РАН

Защита состоится 15 сентября 2004 года в 16 часов на заседании Диссертационного совета Д 212.232.34 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, ауд. 415.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке им. A.M. Горького Санкт-Петербургского государственного

университета.

Автореферат разослан <,(13 4а А А 2004 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Капусткин В.И.

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. В настоящее время при ведении бизнеса активно применяются современные информационные технологии на основе глобальной компьютерной сети Интернет. Хотя сама сеть Интернет имеет достаточно догую историю, ее коммерческое использование началось лишь в 1988 году. Система World Wide Web (WWW), определяющая современный дружественный облик сети Интернет, была разработана только в 1992 году. Таким образом, история применения сети Интернет для ведения бизнеса насчитывает не более 10-15 лет.

Если в таких странах как США, Япония и страны Европы пик развития сети Интернет и внедрения Интернет-технологий в бизнес уже позади, то в России его можно ожидать в ближайшие годы. Об этом свидетельствует мировая и российская статистика роста пользователей сети Интернет.

В настоящее время имеется много печатных изданий и Интернет-источников, посвященных различным аспектам ведения Интернет-бизнеса. Это книги таких зарубежных и российских авторов как Г. Грэхам, Д. Козье, В. Махайан, Дж. Уинд, Г. Хардакер, М. Хейг, У. Хэнсон, Д. Эймор, Т. Бокарев, Н. Геращенко, А. Кантарович, Ю. Киселев, Д. Колесов, П. Ко-нюховский, А. Крупник, А. Петюшкин, А. Соколова, И. Успенский, В. Хомогоров, В. Царев, А. Чупалов, журналы Интернет-маркетинг и Мир электронной коммерции, Web-сайты и конференции в сети Интернет. Однако информация в этих источниках носит, в основном, описательный характер, в то время как для принятия эффективных решений руководству Интернет-проектов требуются количественно обоснованные модели и методы.

В сети Интернет представлено также большое количество инструментов для ведения Интернет-бизнеса. Однако для обоснования их применения часто используются различные эвристические процедуры, основанные на здравом смысле, опыте и интуиции.

На основе изложенного выше, представляется впоне обоснованной актуальность выбранной темы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка новых

рос. национальная] библиотека

ОЭ 300 ^

тающих эффективность управленческих решений в сфере электронной коммерции.

В соответствии с указанной целью в диссертационной работе были поставлены и решены следующие задачи:

изучена история, современное состояние и перспективы развития сети Интернет, основные принципы функционирования системы WWW, Web-сайтов и гипертекстовых систем, основные особенности и возможности электронного бизнеса, специфика торгового цикла электронной коммерции, системы электронных платежей;

дано определение понятия Интернет-проект, описаны основные виды Интернет-проектов, выделены их функции и параметры, рассмотрены категории финансовой реализуемости и экономической эффективности применительно к Интернет-проектам;

изучены основные понятия теории графов, способы задания графов в памяти ЭВМ, различные аспекты моделирования экономических и технических процессов с использованием транспортных сетей, наиболее распространенные задачи на транспортных сетях;

разработана транспортная сетевая модель, описывающая взаимодействие Web-сайта Интернет-проекта и пользователей сети Интернет (системы WWW);

разработаны методы и агоритмы для моделирования поведения пользователей Интернет-проекта;

поставлена и решена задача оптимизации сети Интернет-проекта. При решении задачи используется генетический агоритм.

В роли объекта исследования выступает Интернет-магазин.

Предметом исследования являются модели, методы и агоритмы для количественного обоснования принимаемых руководством Интернет-магазина решений.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

предложено использовать транспортную сеть для моделирования взаимодействия пользователей сети Интернет с Web-сайтом Интернет-проекта. Разработана структура сети, введены основные характеристики ее пунктов и коммуникаций, формализовано понятие сессия пользователя;

предложена модель поведения пользователя при формировании заказа в Интернет-магазине. Разработан компьютерный агоритм, реализующий модель;

поставлена задача оптимизации транспортной сети Интернет-проекта. В качестве критериев выступают максимизация экономического эффекта сети и минимизация затрат пользователей при взаимодействии с ней;

проведен анализ задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта с точки зрения выбора метода ее решения. Разработан и реализован на ЭВМ метод решения задачи с применением генетического агоритма;

изучено влияние различных параметров на работу генетического агоритма при решении задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта.

Практическая значимость. Разработанные автором модели, методы и агоритмы могут быть использованы предприятиями и частными лицами, ведущими деятельность в сфере электронной торговли (различными Интернет-магазинами, ^'еЬ-витринами, торговыми рядами и т. п.), а также при управлении Интернет-проектами других видов. Полученные результаты могут быть доработаны и применены для оптимизации расположения товаров в традиционных магазинах типа супермаркет.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования обсуждены на межкафедральных научных семинарах факультета Международного промышленного менеджмента Батийского государственного технического университета (Санкт-Петербург, 2002-2003 гг.) и на научно-практической конференции Актуальные проблемы экономики и современного промышленного менеджмента (Батийский государственный технический университет, апрель 2004 г.)

Автором опубликовано девять работ по теме диссертации: восемь статей и практикум Сетевые транспортные задачи общим объемом 5,0 п. л.

Результаты исследования применяются на практике при управлении Интернет-магазином петербургской компании ООО Офисная Служба (по адресу Ссыка на домен более не работаетp>

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложения.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи, предмет и объекты исследования, его научная новизна и практическая значимость.

В первой главе описывается история, современное состояние и перспективы развития сети Интернет, основные принципы функционирования системы WWW, Web-сайтов и гипертекстовых систем, основные особенности и возможности электронного бизнеса, специфика торгового цикла электронной коммерции, системы электронных платежей.

Во второй главе автор определяет Интернет-проект как одну из разновидностей инвестиционных проектов, описывает основные виды Интернет-проектов, выделяет их функции и параметры, приводит систему классификации, рассматривает категории финансовой реализуемости и экономической эффективности применительно к Интернет-проектам.

В третьей главе рассматриваются основные понятия теории графов, предлагается сетевая модель для описания взаимодействия Web-сайта Интернет-проекта и пользователей сети Интернет (системы WWW), разрабатываются методы и агоритмы для моделирования поведения пользователей Интернет-проекта, формулируется и решается задача оптимизации сети Интернет-проекта. При решении задачи применяется генетический агоритм.

В заключении подведены итоги исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации.

В приложении описывается разработанная автором программа IShop, реализующая оптимизацию сети Интернет-магазина с применением генетического агоритма.

2. Основное содержание исследования

В работе Интернет-проект определяется как разновидность инвестиционного проекта, представляющая собой комплекс действий (работ, услуг, приобретений, управленческих операций и решений), направленных на продвижение товаров1

Товары понимаются в самом широком смысле (от информации до физических объектов и услуг).

с использованием сети Интернет и системы WWW. Как и всякий инвестиционный проект, Интернет-проект характеризуется категориями финансовой реализуемости и экономической эффективности.

Интернет-проекты выпоняют информационную, рекламную, платежную, производственную функции, функцию организации товародвижения и функцию создания дохода. К параметрам Интернет-проектов относятся миссия и цели, жизненный цикл, товары, Web-сайт, персонал, объекты имущества, платежи и поступления, капиталовложения.

Важнейшим параметром и инструментом по достижению целей и решению задач Интернет-проекта является Web-сайт1. Web-сайт Ч связующее звено между руководством Интернет-проекта и пользователями сети Интернет и системы WWW. Именно взаимодействуя с Web-сайтом, пользователи могут получать информацию о самом Интернет-проекте, о товарах, предлагаемых им, заказывать и оплачивать эти товары, получать послепродажную поддержку.

МоделированиеИнтернет-проектов при помощи транспортныхсетей

В работе предлагается транспортная сетевая модель для описания взаимодействия Web-сайта Интернет-проекта и пользователей сети Интернет.

Транспортная сеть Интернет-проекта включает в себя все Web-страницы его сайта, а также внешние Web-страницы (и ресурсы сети Интернет), гипертекстовые ссыки на которые имеются на Web-страницах сайта. Сеть задается графом в котором Ч непустое конечное множество пунктов, D Ч множество коммуникаций, а G Ч отображение, которое каждой коммуникации d е D ставит в соответствие пару пунктов - начальный пункт коммуникации,

j - конечный.

Основной структурной единицей сети Интернет-проекта является Web-страница. Она представляется набором пунктов

1 Web-сайт (сайт) представляет собой совокупность документов - Web-страниц, объединенных по смыслу, навигационно и физически находящихся на одном Web-сервере - компьютере со специальным программным обеспечением, подключенном к сети Интернет. Страницы на Web-сайте связаны между собой и с другими узлами сети Интернет системой гипертекстовых связей. Пользователи могут просматривать Web-страницы и перемещаться по гипертекстовым связям Web-проекта при помощи специальной программы - Web-броузера

сети, состоящим из собственно Web-страницы и

информационных блоков, расположенных на ней, -Ъче.Вц, Вчс.Ва1 (см. рис. 1). Web-страница соединена с каждым информационным блоком логической коммуникацией

Информационные блоки на Web-странице могут содержать информацию различных типов (текстовую, графическую и др.), а также гипертекстовые ссыки (коммуникации) на другие Web-страницы сети Интернет-проекта. Например, гипертекстовая коммуникация ь гЧ1 на рис. 2 связывает второй информационный блок на странице q1 со страницей qг. На практике это означает, что пользователь, загрузивший в свой Web-броузер Web-страницу , может переместиться по гипертекстовой коммуникации на страницу

Рис. 1. Web-страница Рис. 2. Гипертекстовая коммуникация

между Web-страницами

Все Web-страницы, информационные блоки и гипертекстовые коммуникации сети характеризуются объемом. Объем

информационного блока сьч представляет собой объем, занимаемый блоком в памяти ЭВМ. Объем Web-страницы Cq определяется как суммарный объем информационных блоков, загружаемых при загрузке Web-страницы:

Параметр характеризует логические коммуникации ме-

жду Web-страницей и информационными блоками. При блок на который ссылается коммуникация, загружается в Web-броузер пользователя при загрузке Web-

страницы q. При этого не происходит. Объем ги-

пертекстовой коммуникации с(ьД1д1) равен объему ^'еЬ-

страницы, на которую ссылается коммуникация: с(^1<7г) = сЧг.

Все коммуникации (логические и гипертекстовые) характеризуются длиной 1,1. Значение = 1 определяет те коммуникации, при перемещении пользователя по которым в его ^'еЬ-броузер загружается новая ^'еЬ-страница. При перемещении пользователя по коммуникациям с - 0 загрузки новой страницы не происходит. Значением характеризуются все логические коммуникации между ^'еЬ-страницами и информационными блоками.

При функционировании Интернет-проекта его сеть посещают пользователи. К основным характеристикам посещаемости Web-страниц относятся размер аудитории Web-страницы

ич Ч количество уникальных пользователей, посетивших Web-страницу в течение определенного периода времени (например, в течение одного шага Интернет-проекта), и посещаемость Web-страницы Ч количество пользователей, посетивших Web-страницу в течение определенного периода1.

Каждая Web-страница и информационный блок сети характеризуются экономическим эффектом. Экономический эффект информационного блока ьч представляет собой разницу поступлений и платежей, возникающих в связи с фактом присутствия информационного блока на Web-странице в течение определенного периода и просмотра его пользователями2. Экономический эффект Web-страницы &ч определяется как суммарный экономический эффект информационных блоков, загружаемых при загрузке страницы:

Повторный визит одного и того же пользователя (уникального пользователя) считается новым визитом и увеличивает посещаемость WeЬ-страницы.

2 Например, блок сторонней рекламы, размещенный на Web-странице, может приносить определенный доход. В зависимости от применяемой ценовой модели Интернет-рекламы этот доход может представлять собой фиксированную плату рекламодателя за размещение рекламы на Web-странице в течение определенного периода или определяться количеством пользователей, посетивших Web-страницу (и просмотревших находящийся на ней рекламный блок)

Традиционно все перемещения пользователей по сети Интернет-проекта рассматриваются в виде отдельных сессий .

Сессия пользователя а е. А, к = 1,2,...,Ха, где а Ч уникальный пользователь Интернет-проекта, А - аудитория Интернет-проекта (множество его уникальных пользователей) в течение рассматриваемого периода, к Ч порядковый номер сессии пользователя, Ха - общее количество сессий пользователя, представляется как массив

где Ч последовательность Web-страниц, посещен-

ных пользователем; гр, р~\,п - время запроса Web-страницы яр; р, р = \,п - экономический эффект от запроса страницы

Сессия пользователя Зак характеризуется объемом и экономическим эффектом.

Объем сессии С^ определяется как сумма объема первой

посещенной Web-страницы q^ и объема пути ,<!Д'.

В работе показано, что при любой модели оплаты Интернет-соединения затраты пользователя на осуществление сессии прямым образом зависят от объема сессии , и пользователь заинтересован в его уменьшении.

1 Сессия (на Web-сайте) - определяется как серия запросов к Web-серверу, сделанных одним пользователем за время одного посещения Web-сайта В течение сессии пользователь обращается к разным страницам сайта, каждый его запрос отражается в протоколе доступа сервера Если в течение, скажем, 30 минут (максимальное время ожидания) от пользователя не поступило к серверу ни одного новою запроса, сессия считается завершенной, и возобновление пользователем активности более, чем через 30 минут будет расцениваться как новая сессия

2 Например, посещение страницы Заказ товара приносит доход в размере прибыли от реализации товара

Экономический эффект сессии определяется по

формуле:

Ч. =о +|>Д, (3)

где - разница поступлений и платежей, возникающих в связи с фактом осуществления сессии пользо-вателем1.

Сеть Интернет-проекта в течение любого периода времени может быть охарактеризована общим объемом сессий и эко-номическимэффектом.

Общий объем сессий в сети Интернет-проекта СТ определяется как сумма объемов всех сессий (2), совершенных всеми пользователями сети в течение определенного периода:

Экономический эффект сети Интернет-проекта складывается из суммарного экономического эффекта МеЬ-страниц сети в течение определенного периода (1) и суммарного экономического эффекта всех сессий, совершенных пользователями в течение этого периода (3):

Моделирование поведения пользователей Интернет-проекта

В работе разрабатываются агоритмы для моделирования поведения пользователей сети Интернет-проекта. Моделирование осуществляется на примере Интернет-магазина с возможностью осуществления заказов через сеть Интернет.

Структура сети гипотетического Интернет-магазина, предлагающего пользователям 12 наименований товаров в 8 вложенных категориях, представлена на рис. З .

1 Это могут быть расходы по доставке товаров, заказанных в течение сессии в Интернет-магазине.

1 Для упрощения на рисунке изображены только МеЬ-страницы и гипертекстовые коммуникации между ними- информационные блоки не отображаются.

Рис. 3. Структура сети Интернет-магазина

При оформлении заказа пользователь осуществляет набор действий на ^^еЬ-сайге Интернет-магазина: вводит свои регистрационные данные, формирует и отправляет заказ. Для этого ему необходимо сначала посетить ^^еЬ-страницу Регистрация, затем обойти страницы Заказ... соответствующих товаров. Завершить свой визит пользователь дожен на ^^еЬ-странице Отправить заказ.

Пользователь в целом свободен в выборе последовательности посещения ^'еЬ-страниц, а также в выборе пути между отдельными ^^еЬ-страницами последовательности. Пусть ему необходимо оформить заказ из пяти наименований товаров. Единственными ограничениями, наложенными на последовательность посещения страниц, являются следующие: 1) первой необходимо посетить страницу Регистрация, 2) последней необходимо посетить страницу Отправить заказ. Пять пунктов Заказ... могут быть посещены в любой последовательности, т. е. всего имеется 51=120 вариантов последовательностей посещения этих пунктов. Если учесть, что возможны различные пути между страницами в последовательностях, вариантов становится еще больше.

Каким же образом пользователь выбирает последовательность посещения Web-страниц при оформлении заказа? В работе предполагается, что пользователь ведет себя рационально и всякий раз, находясь на какой-либо Web-странице сети, выбирает путь минимальной длины (кратчайший путь) до ближайшей из еще не посещенных Web-страниц последовательности, после чего перемещается на выбранную Web-страницу. Процесс повторяется, пока не будут посещены все Web-страницы последовательности. Обратим внимание, что критерием оптимальности служит длина пути, а не его объем. Это связано с тем, что пользователь обычно не знает объемов коммуникаций, но почти всегда представляет количество переходов (загрузок Web-страниц), необходимое для перемещения между Web-страницами, т. е. длину пути между ними.

В работе поставлены и решены задача нахождения пути минимальной длины между Web-страницами сети (между Web-страницей и ближайшей из множества Web-страниц), задача моделирования сессии пользователя и задача моделирования сессий пользователей. Все задачи реализованы в компьютерной программе IShop, разработанной автором. Основным результатом решения задачи моделирования сессий пользователей служит определение теоретического обшего объема сессий пользователей в сети Интернет-проекта Сs и теоретического экономического эффекта сети Интернет-проекта

EZj которые используются при оптимизации сети Интернет-проекта (см. след. раздел).

Оптимизация сети Интернет-проекта

В работе ставится задача оптимизации сети Интернет-проекта на примере Интернет-магазина, и предлагается способ ее решения с использованием генетического агоритма.

Критерии оптимальности. При функционировании сети Интернет-магазина стакиваются интересы двух основных групп: покупателей (пользователей) Интернет-магазина и его руководства.

Оптимальной с точки зрения пользователей Интернет-магазина будет сеть, позволяющая им оформить заказ с минимальными затратами, а затраты пользователей главным образом зависят от объема их сессий в сети Интернет-магазина.

Оптимальной с точки зрения руководства Интернет-магазина будет сеть, дающая максимальный экономический эффект (например, за счет размещения на ее страницах платных рекламных блоков).

Автор предлагает использовать универсальный критерий оптимальности сети Интернет-магазина:

/оР, =У-Ег~а-С% ->тах, (6)

где - коэффициенты, задаваемые лицом, при-

нимающим решение: С(>0, /?>0,

Возможны следующие способы применения критерия оптимальности (6):

1) минимизация затрат пользователей (при ОС = 19 = 1 и

2) максимизация экономического эффекта сети (при а = 0 и

3) минимизация затрат пользователей и максимизация экономического эффекта сети (при а>0,Р>0цу = ^ ^Конкретные значения коэффициентов ОС и Р выбираются, исходя из предпочтений лица, принимающего решение.

Постановка задачи оптимизации. Задана сеть Интернет-проекта <1,В,в> и сессии пользователей в ней

Каждая МЪЬ-страница сети qвQczI состоит из

постраниц: Информационные блоки, рас-

положенные на МЪЬ-странице, могут отображаться на одной или нескольких постраницах (или не отображаться вовсе). Суммарный объем информационных блоков, отображаемых на

постранице 0.{у\ ^ Ч не дожен превышать ее макси-

мальный объем

Информационные блоки на МЪЬ-странице делятся на два подмножества: множество фиксированных информационных

блоков Вц и множество оптимизируемых информационных

блоков В

сированных блоков жестко задается параметрами (1/<,> ^ } и не

зависит от решения задачи оптимизации. Отображение оптимизируемых блоков, напротив, всецело определяется результатом решения задачи оптимизации.

Можно выделить три основных варианта оптимизации отображения блоков на ^ЪЬ-странице:

1) оптимизация показов - необходимо решить, отображать или не отображать блок на всех постраницах из заданного множества У^. Введем ограничения:

<Л> 6 ^ > - Целое число,

Хорошо видно, что для однозначного кодирования отображения блока достаточно одного бита информации. Всего возможно два варианта отображения блока (блок отображается или не отображается);

2) оптимизация номера подстранщы - необходимо решить, на какой постранице из заданного множества У^ отображать блок. Ограничения:

(9!л, - целое число, у^у^,

Для однозначного кодирования отображения блока достаточно бит информации1. Возможно вариантов отображения блока;

3) оптимизация показов и номеров подстраниц Ч необходимо решить, на каких постраницах из заданного множества отображать блок и отображать ли его вообще. Ограничения:

1 Функция ceil (х) возвращает ближайшее целое, большее или равное аргументу X.

- целое число, У е Уь ,

Для однозначного кодирования отображения блока потребу-

ется | У^ I бит информации. Возможно 2 ' вариантов отображения блока.

Web-страницы, на которых располагается хотя бы один оптимизируемый блок: принадлежат к множеству

оптимизируемых Web-страниц Если множество оп-

тимизируемых страниц содержит хотя бы одну страницу: задача оптимизации имеет смысл. В противном случае мы имеем дело с жестко заданной сетью.

В результате решения задачи оптимизации сети Интернет-проекта необходимо найти набор параметров

деОГ, у = \,2,...,Мч,

'(л"'Л) ' ' ' ->->"Х>"->-,--

при котором целевая функция достигает максимума:

F = y's-а-С -шах1,

а суммарный объем информационных блоков, отображаемых на постраницах сети, не превышает их максимального объема:

'(л"'Л)

и соблюдаются ограничения на отображение оптимизируемых информационных блоков (8), (9) и (10).

Применение генетического агоритма. Генетический агоритм Ч это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются аналоги механизмов естественного отбора, генетического наследования и мутагенеза. При этом сохраняется биологическая терминология в упрощенном виде.

Под особью (индивидуумом) понимается вариант решения задачи. Под популяцией - множество вариантов решения задачи. Каждая особь представлена в виде набора некоторого числа

1 Параметры и определяются в результате решения оценочной задачи - задачи

моделирования сессий пользователей (см. пред. раздел).

генов (битовых строк заданной длины) называемого хромосомой. Гены кодируют параметры решения задачи. Уникальные комбинации битов в хромосоме называются генотипом. При взаимодействии с окружающей средой генотип особи порождает внешне наблюдаемые количественные признаки: фенотип и оценку приспособленности. Фенотип Ч это, упрощенно говоря, внешний вид особи. В некоторых задачах не делается различий между генотипом и фенотипом, в других между ними устанавливается однозначное соответствие, в третьих Ч каждому генотипу может соответствовать целое множество фенотипов (что, вообще говоря, имеет место в природе), и фенотип может принимать случайные значения в зависимости от генотипа. Оценка приспособленности особи есть ни что иное, как значение целевой функции соответствующего варианта решения.

Генетический агоритм состоит из шага, на котором создается начальная популяция (генерируется множество вариантов решения), последовательных итераций - поколений и заключительного шага, на котором выдается ответ (наилучший вариант решения на данном шаге). На каждой итерации производится отбор особей в родительские пары (селекция), их скрещивание, получение новых особей с их последующей мутацией и формирование новой популяции.

Генетический агоритм комбинирует элементы переборного и локально-градиентного методов, традиционно применяемых при решении оптимизационных задач. Механизмы формирования начальной популяции, скрещивания и мутации реализуют переборную часть агоритма, а выбор родительских пар и отбор новой популяции - градиентный спуск.

Основной вопрос, на который необходимо ответить при применении генетического агоритма к решению оптимизационной задачи - это вопрос о том, что будет выпонять роль генов - тех участков хромосом, которые родительские особи передают потомку при скрещивании, и которые изменяются случайным образом при мутации особей.

Использование самих искомых параметров

в качестве генов влечет к неизбежным проблемам при скрещивании и мутации особей. Так как при этих операциях не учитывается система ограничений оптимизационной задачи, мы с

большой вероятностью рискуем получить нежизнеспособную особь, т. е. недопустимый вариант решения.

Принимая во внимание вышесказанное, автор предлагает использовать в качестве генов набор весовых коэффициентов

которые косвенно (через решение вспомогательной задачи дискретного программирования, учитывающей систему ограничений основной задачи) определяют параметры решения основной задачи

Таким образом, в нашем случае фенотип особи - это совокупность параметров

а ее генотип - набор коэффициентов

однозначно определяющих фенотип.

Реализация на ЭВМ. В процессе написания работы автором была разработана программа Шкор. В ней, в числе прочего, реализована оптимизация транспортной сети Интернет-проекта с применением генетического агоритма. Программа позволяет проводить оптимизацию сети отдельно по экономическому эффекту или по затратам или по обоим критериям одновременно. При этом могут задаваться различные параметры работы агоритма: коэффициенты целевой функции, размер популяции, размер потомства, способ выбора родительских пар, вероятность мутации, способ отбора особей в новую популяцию и др.

Работы, опубликованные по теме диссертации:

1. Тавридович С.А. Линейная сетевая модель Web-проекта. Задача об оптимальной структуре рекламы // Современные аспекты экономики. № 4 (17) - СПб.: 2002. - 0,31 п. л.

2. Тавридович С.А. Динамическая сетевая модель Web-проекта // Современные аспекты экономики. № 5 (18) - СПб.: 2002. -0,12 п. л.

3.Тавридович С.А. Задача об оптимальной структуре сети ^ЪЬ-проекта // Современные аспекты экономики. № 7 (20) -СПб.: 2002.-0,16 п. л.

4. Тавридович С.А. Сетевая модель ^ЬЬ-проекта. Моделирование посещения пунктов уникальными пользователями // Современные аспекты экономики. № 5 (18) - СПб.: 2002. - 0,12 п. л.

5. Тавридович С. А. Сетевые транспортные задачи: Практикум / Бант. гос. техн. ун-т. СПб., 2002. - 3,375 п. л.

6. Тавридович С.А. Моделирование поведения пользователей Интернет- магазина // Современные аспекты экономики. № 16 (44)-СПб.: 2003.-0,18 п. л.

7. Тавридович С.А. Оптимизация ^ЬЬ-сайта Интернет-магазина // Современные аспекты экономики. № 16 (44) -СПб.: 2003.-0,19 п. л.

8. Тавридович С.А. Решение задачи оптимизации ^ЬЬ-сайта Интернет-магазина с использованием генетического агоритма // Современные аспекты экономики. № 1 (52) - СПб.: 2004.-0,43 п. л.

9. Муравьев В.И., Тавридович С.А. Использование генетического агоритма при решении задачи оптимизации 'МЪЬ-сайта Интернет-магазина // Актуальные проблемы экономики и современного промышленного менеджмента: Материалы научно-практической конференции 29 апреля 2004 г. -СПб.: Бат. гос. техн. ун-т, 2004. - 0,1 п. л.

Подписано в печать 06 07 04 Формат 60x84 '/i6 Печать ризографическая Заказ № 465 Объем 1,16 Тираж 100 экз

Издательский центр экономического факультета СП6ТУ 191123, С -Петербург, ул Чайковского, 62

04 - 1 50 73

РНБ Русский фонд

2005-4 11939

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Тавридович, Станислав Александрович

Введение.

1. Сеть Интернет и электронная коммерция.

1.1. Сеть Интернет. История и современность.

1.1.1. История создания сети Интернет.

1.1.2. Современная структура сети Интернет.

1.1.3. Динамика развития сети Интернет.

1.2. Сеть Интернет. Основные понятия.

1.2.1. Адресация в сети Интернет.

1.2.2. Электронная почта.

1.2.3. Система World Wide Web.

1.2.4. Подключение к сети Интернет.

1.2.5. Размещение Web-сайтов в сети Интернет.

1.2.6. Статистика посещений Web-сайта.

1.3. Электронная коммерция и электронный бизнес.

1.3.1. Основные понятия.

1.3.2. Цикл электронной коммерции.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизация WEB-сайта интернет-магазина с использованием генетического агоритма"

Актуальность темы исследования. В настоящее время при ведении бизнеса активно применяются современные информационные технологии на основе глобальной компьютерной сети Интернет. Хотя сама сеть Интернет имеет достаточно догую историю, ее коммерческое использование началось лишь в 1988 году. Система World Wide Web (WWW), определяющая современный дружественный облик сети Интернет, была разработана только в 1992 году. Таким образом, история применения сети Интернет для ведения бизнеса насчитывает не более 10-15 лет.

Если в таких странах как США, Япония и страны Европы пик развития сети Интернет и внедрения Интернет-технологий в бизнес уже позади, то в России его можно ожидать в ближайшие годы. Об этом свидетельствует мировая и российская статистика роста пользователей сети Интернет.

В настоящее время имеется много печатных изданий и Интернет-источников, посвященных различным аспектам ведения Интернет-бизнеса. Это книги таких зарубежных и российских авторов как Г. Грэхам, Д. Козье, В. Махайан, Дж. Уинд, Г. Хардакер, М. Хейг, У. Хэнсон, Д. Эймор, Т. Бока-рев, Н. Геращенко, А. Кантарович, Ю. Киселев, Д. Колесов, П. Конюховский, А. Крупник, А. Петюшкин, А. Соколова, И. Успенский, В. Хомогоров, В. Царев, А. Чупалов, журналы Интернет-маркетинг и Мир электронной коммерции, Web-сайты и конференции в сети Интернет. Однако информация в этих источниках носит, в основном, описательный характер, в то время как для принятия эффективных решений руководству Интернет-проектов требуются количественно обоснованные модели и методы.

В сети Интернет представлено также большое количество инструментов для ведения Интернет-бизнеса. Однако для обоснования их применения часто используются различные эвристические процедуры, основанные на здравом смысле, опыте и интуиции.

На основе изложенного выше, представляется впоне обоснованной актуальность выбранной темы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка новых моделей, методов и агоритмов, повышающих эффективность управленческих решений в сфере электронной коммерции.

В соответствии с указанной целью в диссертационной работе были поставлены и решены следующие задачи:

Х изучена история, современное состояние и перспективы развития сети Интернет, основные принципы функционирования системы WWW, Web-сайтов и гипертекстовых систем, основные особенности и возможности электронного бизнеса, специфика торгового цикла электронной коммерции, системы электронных платежей;

Х дано определение понятия Интернет-проект, описаны основные виды Интернет-проектов, выделены их функции и параметры, рассмотрены категории финансовой реализуемости и экономической эффективности применительно к Интернет-проектам;

Х изучены основные понятия теории графов, способы задания графов в памяти ЭВМ, различные аспекты моделирования экономических и технических процессов с использованием транспортных сетей, наиболее распространенные задачи на транспортных сетях;

Х разработана транспортная сетевая модель, описывающая взаимодействие Web-сайта Интернет-проекта и пользователей сети Интернет (системы WWW);

Х разработаны методы и агоритмы для моделирования поведения пользователей Интернет-проекта;

Х поставлена и решена задача оптимизации сети Интернет-проекта. При решении задачи применяется генетический агоритм.

В роли объекта исследования выступает Интернет-магазин.

Предметом исследования являются модели, методы и агоритмы для количественного обоснования принимаемых руководством Интернет-магазина решений.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

Х предложено использовать транспортную сеть для моделирования взаимодействия пользователей сети Интернет с \№еЬ-сайтом Интернет-проекта. Разработана структура сети, введены основные характеристики ее пунктов и коммуникаций, формализовано понятие сессия пользователя;

Х предложена модель поведения пользователя при формировании заказа в Интернет-магазине. Разработан компьютерный агоритм, реализующий модель;

Х поставлена задача оптимизации транспортной сети Интернет-проекта. В качестве критериев выступают максимизация экономического эффекта сети и минимизация затрат пользователей при взаимодействии с ней;

Х проведен анализ задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта с точки зрения выбора метода ее решения. Разработан и реализован на ЭВМ метод решения задачи с применением генетического агоритма;

Х изучено влияние различных параметров на работу генетического агоритма при решении задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта.

Практическая значимость. Разработанные автором модели, методы и агоритмы могут быть использованы предприятиями и частными лицами, ведущими деятельность в сфере электронной торговли (различными Интернет-магазинами, Web-витpинaми, торговыми рядами и т. п.), а также при управлении Интернет-проектами других видов. Полученные результаты могут быть доработаны и применены для оптимизации расположения товаров в традиционных магазинах типа супермаркет.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования обсуждены на межкафедральных научных семинарах факультета

Международного промышленного менеджмента Батийского государственного технического университета (Санкт-Петербург, 2002-2003 гг.) и на научно-практической конференции Актуальные проблемы экономики и современного промышленного менеджмента (Батийский государственный технический университет, апрель 2004 г.)

Автором опубликовано девять работ по теме диссертации: восемь статей и практикум Сетевые транспортные задачи общим объемом 5,0 п. л.

Результаты исследований применяются на практике при управлении Интернет-магазином петербургской компании ООО Офисная Служба (по адресу Ссыка на домен более не работаетp>

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Тавридович, Станислав Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы над диссертацией автором были получены следующие результаты:

Х изучена история, современное состояние и перспективы развития сети Интернет, основные принципы функционирования системы WWW, Web-сайтов и гипертекстовых систем, основные особенности и возможности электронного бизнеса, специфика торгового цикла электронной коммерции, системы электронных платежей;

Х рассмотрены основные средства рекламы в сети Интернет, особенности моделей оплаты Интернет-рекламы, уровни рекламы, показатели ее эффективности и стадии воздействия рекламы на пользователей сети Интернет;

Х дано определение понятия Интернет-проект, описаны основные виды Интернет-проектов, выделены их функции и параметры, рассмотрены категории финансовой реализуемости и экономической эффективности применительно к Интернет-проектам;

Х изучены основные понятия теории графов, способы задания графов в памяти ЭВМ, различные аспекты моделирования экономических и технических процессов с использованием транспортных сетей, наиболее распространенные задачи на транспортных сетях;

Х разработана транспортная сетевая модель, описывающая взаимодействие Web-сайта Интернет-проекта и пользователей сети Интернет (системы WWW);

Х разработаны методы и агоритмы для моделирования поведения пользователей Интернет-проекта;

Х поставлена и решена задача оптимизации сети Интернет-проекта. При решении задачи используется генетический агоритм;

Х изучено влияние различных параметров на работу генетического агоритма при решении задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта.

По результатам работы могут быть сформулированы следующие выводы и рекомендации:

Х предлагаемая в работе транспортная сетевая модель универсальна и может применяться для описания взаимодействия пользователей сети Интернет и Web-caйтoв Интернет-проектов практически любых видов и типов;

Х разработанная модель поведения пользователей Интернет-магазина и агоритм, ее реализующий, могут быть усовершенствованы с учетом случайных факторов и поведенческих ограничений пользователей. Кроме того, на базе модели поведения пользователей Интернет-магазина могут быть созданы аналогичные модели поведения пользователей Интернет-проектов других видов;

Х значения параметров целевой функции задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта определяются в результате решения оценочной задачи - задачи моделирования сессий пользователей. Генетический агоритм, реализующий задачу оптимизации транспортной сети Интернет-проекта, не накладывает ограничений на вид целевой функции и входящие в нее параметры. Таким образом, при использовании различных оценочных задач на базе разработанного генетического агоритма могут решаться самые разнообразные задачи оптимизации структуры Web-caйтoв Интернет-проектов;

Х в генетический агоритм решения задачи оптимизации транспортной сети Интернет-проекта может быть введена межвидовая конкуренция, предполагающая наличие на каждом шаге особей (вариантов решения) не одного, а нескольких видов. Каждый вид особей будет представлять собой альтернативный способ решения задачи, отличающийся организацией взаимодействия пользователей с Web-caйтoм Интернет-проекта (например, процедурой поиска информации или оформления заказа). На каждом шаге будет существовать несколько популяций (по числу видов особей), особи из разных популяций не смогут скрещиваться друг с другом, а численность популяций на каждом шаге будет определяться лучшей (или средней) степенью приспособленности их особей; разработанные автором модели, методы и агоритмы могут быть использованы предприятиями и частными лицами, ведущими деятельность в сфере электронной торговли (различными Интернет-магазинами, "^МеЬ-витринами, торговыми рядами и т. п.), а также при управлении Интернет-проектами других видов; полученные результаты могут быть доработаны и применены для оптимизации расположения товаров в традиционных магазинах типа супермаркет.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Тавридович, Станислав Александрович, Санкт-Петербург

1. Алексеев А., Однолетков П. О качественной оценке эффективности рекламы в Интернете. Записки наблюдателей // Интернет-маркетинг. 2001. -№3(3).-с. 17-26.

2. Аткинсон, Леон. MySQL. Библиотека профессионала: Пер. с англ. -М.: Издательский дом Вильяме, 2002. 624 е.: ил.

3. Батищев Д.И. Генетические агоритмы решения экстремальных задач / Под ред. академика АЕН Я.Е. Львовича: Учеб. пособие. Воронеж, гос. техн. ун-т; Нижегородский гос. ун-т. Воронеж, 1995. 69 с.

4. Батищев Д.И., Коган Д.И. Вычислительная сложность экстремальных задач переборного типа. Учебное пособие / Нижегородский ун-т. Нижний Новгород. Изд-во Нижегородского ун-та, 1994. 111 с.

5. Березин С. Internet у вас дома. СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1997.- 400 е., ил.

6. Блох А.Ш. Граф-схемы и их применение. Минск: Издательство Вышэйшая школа, 1975. - 304 е.: ил.

7. Бокарев Т. Энциклопедия интернет-рекламы. М.: Издательство ПРОМО-РУ, 2000. - 416 с.

8. Водолазкий В. Эффективная работа: PHP 4. СПб.: Питер, 2002. -416 с., ил.

9. Горячев Ю.В. Генетические агоритмы многокритериальной конфликтной оптимизации. М.: Издательство НИИ ПМТ, 2001. - 102 с.

10. Гудман Э. Вместо предисловия. Эволюционные вычисления и генетические агоритмы // Обозрение прикладной и промышленной математики.- 1996. Том 3, вып. 5. - с. 586-592.

11. Дронов В.А. " onclick="return false">

12. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А.Путко, И.М.Тришин, М.Н.Фридман; Под ред. проф. Н.Ш.Кремера. M.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 407 с.

13. Киселев Ю.Н. Электронная коммерция: Практ. рук. М.: ДиаСоф-тЮП, 2001.-214 е.: ил.

14. Козье Д. Электронная коммерция: Пер. с англ. Москва: Издатель-ско-торговый дом Русская редакция, 1999. - 288 е., ил.

15. Корбут A.A., Финкелыптейн Ю.Ю. Дискретное программирование. М.: Издательство Наука, 1969. - 368 е.: ил.

16. Котлер Ф. и др. Основы маркетинга: Пер. с англ. 2-е европ. изд. -М.; СПб.; К.; Издательский дом Вильяме, 2002. - 944 е.: ил.

17. Крупник А. Бизнес в Интернет: (Введ. в электрон, коммерцию). -M.: МикроАрт, 2002. 240 е., ил.

18. Матросов A.B., Сергеев А.О., Чаунин М.П. HTML 4.0. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 672 е., ил.

19. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М.: Дело, 1992. - 702 с.

20. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. 21.06.1999 № ВК 477.

21. Ope О. Графы и их применение. М.: Мир, 1965. - 176 с.

22. Павлов А. CGI-программирование: учебный курс. СПб.: Питер, 2001.-416 е., ил.

23. Петюшкин A.B. Основы баннерной рекламы. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 464 е., ил.

24. Пугачев А.О. Моделирование маркетинговых коммуникаций с использованием глобальных компьютерных сетей: Автореф. дис. канд. экон. наук. СПб., 2000.

25. Романовский И.В. Агоритмы решения многоэкстремальных задач. -М., 1977.-352 е., ил.

26. Рудых Е. Оценка общей стоимости владения сайтом // Интернет-маркетинг. 2001. - № 4 (4). - с. 2-9.

27. Соколова А.Н., Геращенко Н.И. Электронная коммерция: мировой и российский опыт. М.: Открытые системы, 2000. - 223 с.

28. Тавридович С.А. Линейная сетевая модель \^еЬ-проекта. Задача об оптимальной структуре рекламы // Современные аспекты экономики. СПб.: 2002.-№4(17).-с. 36-40.

29. Тавридович С.А. Моделирование поведения пользователей Интернет- магазина // Современные аспекты экономики. СПб.: 2003. - № 16 (44). - с. 64-66.

30. Тавридович С.А. Оптимизация \УеЬ-сайта Интернет-магазина // Современные аспекты экономики. СПб.: 2003. - № 16 (44). - с. 60-63.

31. Тавридович С.А. Решение задачи оптимизации Web-caйтa Интернет-магазина с использованием генетического агоритма // Современные аспекты экономики. СПб.: 2004. - № 1 (52). - с. 133-139.

32. Тавридович С.А. Сетевая модель \УеЬ-проекта. Моделирование посещения пунктов уникальными пользователями // Современные аспекты экономики. СПб.: 2002. -№ 7 (20). - с. 130-132.

33. Тавридович С. А. Сетевые транспортные задачи: Практикум / Бат. гос. техн. ун-т. СПб., 2002. 54 с.

34. Успенский И.В. Интернет как инструмент маркетинга. СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 1999. - 254 е.: ил.

35. Успенский И.В. Концепция и методика организации гипермаркетинга в российском предпринимательстве: Автореф. дис. канд. экон. наук. -СПб., 1998.

36. Финансы, деньги, кредит: Учебник / Под ред. О.В. Соколовой. М.: Юристъ, 2001.-784 с.

37. Хейг М. Основы электронного бизнеса. М.: Гранд: ФАИР-пресс, 2002. - 197 е., ил.

38. Хомогоров В. Интернет-маркетинг: Крат. курс. СПб.: Питер, 2001.-208 е.: ил.

39. Хэнсон У. Internet-маркетинг: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИ-ТИ-Дана, 2001. - 527 е.: ил.

40. Царев В.В., Кантарович А.А. Электронная коммерция: (Учебник для вузов). СПб.: Питер, 2002. - 309 с.

41. Чупалов А. Как зарабатывать деньги в Internet. СПб.: Питер Пресс, 1997. - 192 с.

42. Шаффер Дж. Д., Эшельман Л. Дж. Комбинаторная оптимизация с использованием генетических агоритмов. Важность отличия генотипа от фенотипа // Обозрение прикладной и промышленной математики. 1996. -Том 3, вып. 5.-е. 656-669.

43. Эймор Д. Электронный бизнес: эволюция и/или революция. М.: Издательский дом Вильяме, 2001. - 752 е.: ил.

44. Экономическая информатика / под ред. П.В.Конюховского и Д.Н.Колесова. СПб: Питер, 2000. - 560 е.: ил.

45. Beaumont Paul М., Bradshaw Patrick Т. A distributed parallel genetic algorithm for solving Optimal Growth Problem // Computational economics. -1995. Vol. 8 № 3. - c. 159-179.

46. Birchenhall Chris. Modular technical change and genetic algorithms // Computational economics. 1995. - Vol. 8 № 3. - c. 233-253.

47. Hardaker Glenn, Graham Gary. Wired marketing: Energizing business for e-commerce. Chichester: Wiley&sons, 2001. - 266 е.: ил.

48. Holland John H. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975. - 184 е.: ил.

49. Murata Tadahiko, Ishibuchi Hisao, Tanaka Hideo. Genetic algorithms for flowshop scheduling problems // Computational economics. 1995. - Vol. 8 № 3. -c. 1061-1071.

50. Schtz M., Schwefel H.P. Evolutionary approaches to solve three challenging engineering tasks // Computer methods in applied mechanics and engineering. 2000. - Vol. 186 № 2-4. - c. 141-170.

51. Wind Jerry, Mahajan Vilay. Digital marketing: Global strategies from the world's leading experts. New York: Wiley&sons, 2001. - 416 c.: hji.

52. Winter G., Priaux J., Galn M., Cuesta P. Genetic algorithms in engineering and computer science. Chichester: Wiley, 1996. - 464 c.: hji.

Похожие диссертации