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所谓分配计划（Assortment Planning）是指分配制定者从其拥有的所有产品种类中选择不同的产品形成一系列产品集（或称产品组合）并分配给各零售店（或代理商）的过程。分配计划是一个相对较新的研究领域，最近几年它的理论发展非常快，它的兴起源于商家意识到各零售店由于所处的地理位置不同而带来的各产品销售情况会各不相同，因此商家逐渐开始转变向所有零售店提供相同种类产品的传统作风，而开始本地化地为不同零售店区别提供不同的产品组合。比如，Zimmerman（2006，2008），McGregor（2008），OConnell（2008）分别描述了大型连锁企业沃尔玛、家得宝、梅西百货及百思买在分析各零售店本地化（Localization）的前提下，向不同零售店分配不同的产品组合以迎合当地用户的偏好。
为了获得各零售店的“本地化”信息，商家需要先根据历史销售数据估计各零售店中在售产品的需求。但值得注意的是，商家所能观察到的是最后实际购买产品的需求，该需求包括两部分，一部分是本来就打算购买该产品的用户需求；另一部分是由于用户在到达零售店时发现本打算购买的产品当时缺货而替代购买了该产品的需求。简单地说，实际观察到的需求包括原始需求和替代需求两部分。所以，实施产品的分配计划前，商家需要先估计各零售店中各产品的原始需求和替代需求。学者一般利用多项对数模型、区位选择模型、外生需求模型三种模型来估计用户的原始和替代需求。2.4节已详细综述了这三种选择模型，这里不再赘述。我们着重分析在估计需求后的产品分配计划的优化问题。
关于产品分配计划的优化目前主要有两类研究。一类是程式化模型研究，旨在提供最优产品组合的结构化特性；另一类是决策支持型研究，不提供最优产品组合的具体结构，但会给出优化分配计划的建议。
程式化模型研究始于Van Ryzin和Mahajan（1999），该文章指出，当用户选择模型为多项对数模型时，商家提供的最优产品组合中包含的产品一定是对于用户效用最高的几种产品。Gaur和Honhon（2006）研究表明，当用户选择模型为区位选择模型时，最优产品组合中各产品在属性空间中的相对位置应当较远，使得产品间不存在替代关系。Li（2007）论证了当零售店的客流是连续随机变量，那么最优产品组合中应当包含利润率最高的几种产品。
相比于程式化模型研究，决策支持型研究在分配计划领域更为多见。Chong等（2001）利用零售店多类产品的用户购买交易数据来估计模型中的各种参数，并使用局部改进的启发式算法来寻找更优的产品组合。Oppewal和Koelemeijer（2005）通过实验数据发现增加产品组合中的产品数量可以提高用户的购买意愿，即使该产品组合中已经包含最受用户欢迎的产品。Belloni等（2008）对比分析了不同的启发式算法在产品线设计和分配计划中的优化效果，发现贪婪算法和贪婪—互换式算法具有更明显的优势。
以上关于产品分配计划的文章主要分析的行业集中于零售、电子产品、航空等领域。然而鲜有学者关注电信行业的手机卡分配计划问题。实际上，电信行业具有与这些行业类似的特点：一个电信运营商拥有很多的社会渠道代理商，这些渠道代理商处于不同的位置，有不同的销售能力；电信运营商提供的手机卡种类很多，有十几种甚至几十种；用户在最想购买的手机卡缺货时可能替代购买其他类型的手机卡。因此，电信运营商如何在考虑各代理商本地化情况的前提下为它们合理地分配手机卡是一个非常重要的研究问题，也需要应用分配计划（Assortment Planning）的优化方法。
对电信行业进行手机卡分配计划的过程中，我们需要注意电信行业的两个特点。第一，区别于传统零售业收入主要来源于销售产品获得的销售收入，电信运营商收入的主要来源并非销售手机卡本身，而是销售完手机卡后，用户通过手机卡使用运营商的网络服务所支付的每月费用。第二，区别于传统零售业的约束主要是陈列产品的货架空间限制、购买产品的资金限制等，电信运营商在手机卡分配方面的主要约束是由于政府管制带来的码号资源的限制。基于以上相似点和不同点的分析，本书第5章将创新地分析电信行业中手机卡分配计划的问题。