随着市场经济的快速发展以及信息技术的不断革新,商品的流动逐渐数字化、网络化,商品的生命周期不断缩短,均对商品的定价销售和库存控制产生较大挑战。因此,商品的动态定价和库存控制成为企业收益管理的重要影响因素,对商品定价与库存联合决策问题的研究变得尤为重要,如何更加有效地解决企业资源的合理配置等问题,如何用数据挖掘和智能计算的方法将商品的库存与定价应用到实践上成为当下的研究热点。本文以商品动态定价和库存控制为研究对象,在总结目前国内外动态定价与库存控制联合决策的研究成果基础上,对多种条件下的商品销售模式进行研究,构建不同销售模式下的动态定价及库存控制的模型和算法。首先,提出基于特定需求函数的商品动态定价与库存控制方法。引入基本需求函数模型,以企业或商家的累计利润值最大为目标,将一般化后的需求函数融入动态定价与库存联合决策基本模型中,构建动态定价及库存控制联合决策算法,最后通过市场实际数据进行实验并对结果进行分析。其次,提出基于智能预测模型的动态定价与库存控制自适应优化预测方法。引入市场预测的内容及相关预测模型,进行基于灰色模型和时间序列模型的传统预测模型模拟,利用BP神经网络和支持向量机模型进行了市场预测,构建基于智能预测模型的动态定价与库存控制自适应控制算法,并将预测结果与传统预测模型进行对比。再次,提出商品限量销售的动态定价与库存控制方法。针对市场上出现的限量销售模式进行深入研究,以商品限量销售为主要研究对象,将相应的广告效应和消费者心理价格产生的参考效应考虑到研究之中,依次建立无广告效应影响的商品限量销售动态定价算法、有广告效应影响的商品限量销售动态定价算法和有参考效应影响的商品限量销售动态定价算法,将多个条件进行综合建立了基于广告效应与参考效应综合影响的商品限量销售动态定价算法,最后分别对算法进行实验并进行结果的对比分析。最后,提出商品预售的动态定价与库存控制方法。引入商品预售的相关研究,将预售模式分别与正常销售和限量销售相结合,分析结合后的动态定价和库存控制问题,分别建立正常销售商品预售的动态定价与库存控制算法和限量销售商品的动态定价与库存控制算法,最后对算法进行实验并对结果进行对比分析。