[发明专利]一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法

权利要求书

1.一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，包括以下步骤，

(1)搜集汽车现场数据，确定汽车基准使用率，建立二维质保期内汽车期望故障模型；

(2)对目标用户群体开展市场调研，构建用户群体的使用率分布函数，根据市场调研，构建产品需求量关于二维质保中时间限制W和累计使用量限制U的预测模型；

(3)根据二维质保期内汽车期望故障模型、使用率分布函数和预测模型，建立基于制造商利润的二维质保设计策略优化模型；

(4)确定最优二维质保策略设计方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(1)还包括以下步骤，

(1.1)搜集汽车现场数据，确定汽车的基准使用率大小，采取加速寿命试验对汽车在不同使用强度下的故障次数及首次故障发生时间和累计使用量进行统计；

(1.2)：对实验数据进行分析，建立二维质保期内汽车期望故障次数关于汽车使用时间和汽车使用强度之间的函数模型；

(1.3)：对步骤(1.2)中构建的二维质保期内汽车期望故障函数模型进行参数估计。

3.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(2)还包括以下步骤，

(2.1)对目标用户群体开展市场调研，分析不同用户的购买需求与使用场景，构建顾客群体的使用率概率分布函数，同时确定不同二维质保组合下，目标群体的购买倾向，建立汽车的潜在销售规模关于二维质保时间限制W和U的预测模型；

(2.2)对潜在消费者群体的使用率概率分布函数做拟合，对汽车产品需求量函数进行参数估计。

4.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(3)还包括以下步骤，

(3.1)确定模型中的决策变量为周期性预防性维修时间间隔w和预防性维修间隔使用量u以及预防性维修次数n；

(3.2)定义目标函数为制造商利润，由产品需求量乘以产品毛利润减去单位汽车产品的期望质保费用之差获得。

(3.3)确定模型的约束条件为：汽车产品的二维质保时间限制W和累计使用量限制U须满足国家及行业相关标准，且小于产品的设计使用年限和使用量上限。预防性维修的次数为整数且大于等于零。

5.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，步骤(4)还包括以下步骤，

(4.1)通过随机数发生器，对目标群体中每个顾客的使用率进行模拟；

(4.2)初始化质保时间限制W和累计使用量限制U，确定W，U网格密度。

(4.3)计算制造商期望利润，并以固定步长更新W，U。

(4.4)将所有离散变量取值情况下的制造商期望利润进行比较，确定有限可行域内决策变量的最优解。

6.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，二维质保时间限制W和累计使用量限制U的函数模型如下：

W＝(n+1)w

U＝(n+1)u

二维质保设计的累计使用量与时间之比：η＝u/w。

7.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，在质保期Ω(W,U)内，产品的汽车期望故障模型如下：

8.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡洛仿真和网格搜索法的汽车二维质保策略的优化方法，其特征在于，在质保期Ω(W,U)设置下，汽车产品的需求量函数为：