In other hand television companies

In other hand television companies view the problem in terms of their incomes and their benefits.
Therefore, we limit the problem goals on the television view and formulate the problem to gain the
advantages of a profitable and efficient resource allocation mechanism called multi-unit
combinatorial auction. Also we restricted the scheduling time to prime-time because of its greater
utility for advertisers and consequently, its greater revenues for TV companies.
Optimization techniques have been successfully employed in solving various decision problems.
However, only a few studies exist that addresses the optimization of the advertising allocation
problem on television industry. The research studies dealing specifically with TV breaks advertising
allocation problem is sparse. Brown (1969) described various hardships in allocating the advertising
time to advertisers manually, and he developed an algorithm for exchange of advertisements of
different lengths between advertising breaks to gain space for other advertisements.
Mihiotis and Tsakiris (2004) studied the problem of finding the best possible combination of
placements of an advertisement (which channel, when, and how often) with the objective of the
highest rating and subject to the limitation of the advertising budget. The problem was modeled as
an integer program and a heuristic algorithm was designed for finding a good solution.

Kết quả (Việt) 1:

Trong tay công ty truyền hình xem các vấn đề về thu nhập của họ và lợi ích của họ.Vì vậy, chúng tôi giới hạn các mục tiêu vấn đề trên xem truyền hình và xây dựng các vấn đề để đạt được cáclợi thế của một cơ chế phân bổ nguồn tài nguyên có lợi nhuận và hiệu quả được gọi là nhiều đơn vịtổ hợp phiên đấu giá nhất. Còn chúng tôi giới hạn thời gian lập kế hoạch thời gian đầu tiên vì của nó lớn hơnTiện ích cho các nhà quảng cáo và kết quả là, doanh thu của nó lớn hơn cho các công ty TV.Tối ưu hóa kỹ thuật đã được sử dụng thành công trong việc giải quyết vấn đề quyết định khác nhau.Tuy nhiên, chỉ có một vài nghiên cứu tồn tại địa chỉ tối ưu hóa việc phân bổ các quảng cáovấn đề về ngành công nghiệp truyền hình. Các nghiên cứu của nghiên cứu đối phó cụ thể với TV vi phạm quảng cáovấn đề phân bổ là thưa thớt. Màu nâu (1969) miêu tả các khó khăn khác nhau trong phân bổ các quảng cáothời gian để các nhà quảng cáo theo cách thủ công, và ông đã phát triển một thuật toán trao đổi của các quảng cáo củađộ dài khác nhau giữa quảng cáo vi phạm để đạt được không gian cho quảng cáo khác.Mihiotis, Tsakiris (2004) nghiên cứu các vấn đề của việc tìm kiếm sự kết hợp tốt nhất có thể củavị trí quảng cáo (mà kênh, khi, và thường xuyên) với mục tiêu của cácđánh giá và các chủ đề để giới hạn ngân sách quảng cáo cao nhất. Vấn đề được mô phỏng nhưmột số chương trình và một thuật toán heuristic được thiết kế cho việc tìm kiếm một giải pháp tốt.

Kết quả (Việt) 2:

Mặt khác các công ty truyền hình xem các vấn đề về thu nhập và lợi ích của họ.
Vì vậy, chúng tôi giới hạn các mục tiêu đề trên xem truyền hình và xây dựng các vấn đề để đạt được những
lợi thế của một cơ chế phân bổ nguồn lực có lợi nhuận và hiệu quả được gọi là đa đơn vị
bán đấu giá tổ hợp . Ngoài ra chúng tôi bị hạn chế thời gian lập lịch để tố thời gian vì nó lớn hơn
tiện ích cho các nhà quảng cáo và do đó, doanh thu của nó lớn hơn cho các công ty truyền hình.
Kỹ thuật tối ưu hóa đã được sử dụng thành công trong việc giải quyết vấn đề quyết định khác nhau.
Tuy nhiên, chỉ có một vài nghiên cứu tồn tại mà các địa chỉ tối ưu hóa của việc phân bổ quảng cáo
vấn đề về ngành công nghiệp truyền hình. Các nghiên cứu xử lý cụ thể với ngắt truyền hình quảng cáo
vấn đề phân bổ thưa thớt. Brown (1969) mô tả những khó khăn khác nhau trong việc phân bổ các quảng cáo
thời gian để các nhà quảng cáo bằng tay, và ông đã phát triển một thuật toán để trao đổi quảng cáo của
độ dài khác nhau giữa phá vỡ quảng cáo để đạt được không gian cho quảng cáo khác.
Mihiotis và Tsakiris (2004) đã nghiên cứu các vấn đề của việc tìm kiếm kết hợp tốt nhất có thể của
các vị trí của một quảng cáo (mà kênh, khi nào và như thế nào thường xuyên) với mục tiêu của
đánh giá cao nhất và chịu sự hạn chế của ngân sách quảng cáo. Vấn đề đã được mô hình hóa như
một chương trình số nguyên và một thuật toán heuristic được thiết kế cho việc tìm kiếm một giải pháp tốt.