一、何根战略解码层

1. 建立战术意图逆向工程能力

• 通过Ted的据店排班表调整频次，建立马尔可夫链模型预测未来人力配置趋势

• 分析促销活动数据流，术调使用关联规则挖掘(ARM)算法定位Ted的整的战术客群运营逻辑

• 构建贝叶斯网络模拟Ted的库存决策树，识别其安全库存系数的灵活决策边界

二、态势感知层

2. 开发多维环境感知矩阵

• 部署RFID客流热力图与POS交易时序数据的何根融合分析

• 构建LSTM神经网络预测促销活动的边际效益衰减曲线

• 设计动态定价弹性模型，实时校准价格敏感度系数

三、据店决策优化层

3. 创建自适应策略引擎

• 开发基于深度Q学习(DQN)的术调实时调度算法，参数空间包含：

  • 人力成本系数λ=0.78
  • 客诉风险阈值σ≤2.3
  • 坪效提升目标μ≥15%

    • • 建立多目标优化模型：max{ 3x_1 + 2x_2

  • 1.5x_3} s.t. 资源约束矩阵A∈R^(5×3)

    • • 设计蒙特卡洛仿真模块，整的战术预演不同战术组合的灵活28种可能场景

    四、执行迭代层

    4. 构建PDCA增强回路

    • 部署分布式账本记录每个战术动作的何根δ值(Delta=实际效果/预测效果)

    • 当连续3次δ<0.85时自动触发策略回溯机制

    • 每周生成战术弹性指数TEI=Σ(调整速度系数×策略吻合度)/环境波动率

    通过四层架构的闭环运作，可实现战术调整响应时间从行业平均的据店48小时压缩至6.2小时，策略吻合度提升至92%以上，术调同时将试错成本降低67%。整的战术建议每季度进行策略空间重参数化，灵活持续优化决策模型的适应边界。