A bibliometric analysis of the product line design problem
In the product design problem, firms aim to find suitable configurations of product attributes with the objective of increasing their participation in the marketplace. This problem belongs to the field of quantitative marketing and is considered a NP-Hard problem, due to its wide search space for an...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Online |
| Language: | eng |
| Published: |
Unidad Editorial UPTC
2021
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/inquietud_empresarial/article/view/11411 |
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|---|---|
| author | Romero-Serrano, Alma Montserrat Ahumada-Valenzuela, Omar Leyva-Lopez, Juan Carlos Velazquez-Cazares, Marlenne Gisela |
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| author_sort | Romero-Serrano, Alma Montserrat |
| collection | OJS |
| description | In the product design problem, firms aim to find suitable configurations of product attributes with the objective of increasing their participation in the marketplace. This problem belongs to the field of quantitative marketing and is considered a NP-Hard problem, due to its wide search space for an optimal solution. Among the related literature, there are different methodologies to address this problem, gaining ground those that apply metaheuristics, with an emphasis in Genetic Algorithms. The main aim of this work is to present an overview of the most significant contributions in this area using a bibliometric analysis approach. The paper uses Scopus database and Web of Science Core Collection, in order to obtain leading and the most influential articles, conferences papers, journals, authors, institutions and countries. The results highlight Kwong, C.K. as the most productive author while Nagamachi M. is the most influential author. Furthermore, China is the leading country in this research field. The use of Genetic Algorithms in the solutions of the Product Design Problem is a growing area of study with important development of methodologies and approaches.
JEL Codes: C00, C02
Received: 07/10/2020. Accepted: 20/02/2021. Published: 01/06/2021. |
| format | Online |
| id | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-11411 |
| institution | Revista Inquietud Empresarial |
| language | eng |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Unidad Editorial UPTC |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-114112024-04-24T20:05:57Z A bibliometric analysis of the product line design problem Un análisis bibliométrico de el problema de diseño de línea de productos Romero-Serrano, Alma Montserrat Ahumada-Valenzuela, Omar Leyva-Lopez, Juan Carlos Velazquez-Cazares, Marlenne Gisela Bibliometric product line design problem product line development new product line product line design genetic algorithm bibliométrico, problema de diseño de línea de producto, algoritmos genéticos. Bibliometrico problema de diseño de línea de producto desarrollo de línea de prodcuto nueva línea de producto diseño de línea de producto algoritmo genetico In the product design problem, firms aim to find suitable configurations of product attributes with the objective of increasing their participation in the marketplace. This problem belongs to the field of quantitative marketing and is considered a NP-Hard problem, due to its wide search space for an optimal solution. Among the related literature, there are different methodologies to address this problem, gaining ground those that apply metaheuristics, with an emphasis in Genetic Algorithms. The main aim of this work is to present an overview of the most significant contributions in this area using a bibliometric analysis approach. The paper uses Scopus database and Web of Science Core Collection, in order to obtain leading and the most influential articles, conferences papers, journals, authors, institutions and countries. The results highlight Kwong, C.K. as the most productive author while Nagamachi M. is the most influential author. Furthermore, China is the leading country in this research field. The use of Genetic Algorithms in the solutions of the Product Design Problem is a growing area of study with important development of methodologies and approaches. JEL Codes: C00, C02 Received: 07/10/2020. Accepted: 20/02/2021. Published: 01/06/2021. En el problema del diseño del producto, las empresas buscan encontrar configuraciones adecuadas de los atributos del producto con el objetivo de aumentar su participación en el mercado. Este problema pertenece al campo del marketing cuantitativo y se considera un problema NP-Hard, debido a su amplio espacio de búsqueda para una solución óptima. Entre la literatura relacionada, existen diferentes metodologías para abordar este problema, ganando terreno a las que aplican metaheurísticas, con énfasis en Algoritmos genéticos. El objetivo principal de este trabajo es presentar una visión general de las contribuciones más significativas en esta área utilizando un enfoque de análisis bibliométrico. El documento utiliza la base de datos Scopus y la Colección principal de Web of Science, con el fin de obtener los principales, más influyentes artículos, conferencias, revistas, autores, instituciones y países. Los resultados destacan a Kwong, C.K. como el autor más productivo, mientras que Nagamachi M. es el autor más influyente. Además, China es el país líder en este campo de investigación. El uso de algoritmos genéticos en las soluciones del problema del diseño del producto es un área de estudio en crecimiento con un importante desarrollo de metodologías y enfoques. Códigos JEL: C00, C02 Recibido: 07/10/2020. Aceptado: 20/02/2021. Publicado: 01/06/2021. Unidad Editorial UPTC 2021-05-27 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.uptc.edu.co/index.php/inquietud_empresarial/article/view/11411 10.19053/01211048.11411 Inquietud Empresarial; Vol. 21 No. 1 (2021): Inquietud Empresarial 21(1) Enero–Junio 2021: Bibliometric Studies_Special Issue; 11-33 Inquietud Empresarial; Vol. 21 Núm. 1 (2021): Inquietud Empresarial 21(1) Enero–Junio 2021: Estudios Bibliométricos_Edición Especial; 11-33 0121-1048 eng https://revistas.uptc.edu.co/index.php/inquietud_empresarial/article/view/11411/10625 Derechos de autor 2021 Alma Montserrat Romero Serrano http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
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