该文主要研究了新产品投入问题几个阶段的优化问题,包括新产品收益曲线确定、新产品创意筛选、新产品投入计划方法及新产品组合投入方法等.具体内容如下:(1)新产品创意筛选的优化问题研究.从降低企业投入风险、提高新产品投入成功机会的角度,提出了利用模糊综合评判和0-1规划结合进行新产品创意筛选.为企业合理选择新产品创意提供了新的思路.(2)新产品的收益曲线分类.分析了产品市场生命周期和实际产品的市场变化趋势,在此基础上,把新产品收益曲线分为四类,并根据市场预测得到的数据确定每种类型曲线的参数.(3)新产品的分类与投入选择问题研究.在充分市场预测的前提下,利用BP-神经元网络确定新产品收益曲线类型,结合0-1规划制定新产品投入计划并设计了求解0-1规划的遗传算法.(4)讨论了新产品投入的半无限规划方法.以投入成本最小化为目标,利用新产品收益曲线,建立了新产品投入计划的半无限规划模型.首先采用精确算法对模型求解,然后设计了针对该问题的改进遗传算法,讨论了0-1半无限规划问题的编码方式、初始种群的产生、遗传算子的设计等问题,并比较分析两种算法的有效性.(5)讨论了新产品的组合投入问题.在互补营销和组合营销分析的基础上,建立了新产品的组合投入模型.首先采用遗传算法求解该模型,然后设计了针对该模型的微粒群优化算法,并利用算例对两种优化算法的优势和不足进行了分析.