航空货运舱位优化控制问题研究

发布时间：2021-08-16 11:49

　　随着航空货运的迅速发展以及物流市场竞争的不断加剧,收益管理已经成为航空公司提高收益和竞争力的重要手段。与客运类似,航空货运也具有应用收益管理的潜在特征,但二者在销售方式和销售环境方面存在很大差异。因此,研究适用于货运环境的舱位控制方法具有非常重要的意义。本文基于对航空货运收益管理的详细分析,主要研究了不确定环境下的舱位控制问题,为货运收益管理的实施提供了技术支持。首先,通过分析航空货运发展现状和货运特征,指出研究货运收益管理的必要之处,并在分析航空货运收益管理系统构成和舱位控制流程的基础上,探讨了影响舱位控制问题的不确定因素和舱位控制效果的评价标准。其次,由于激烈的市场竞争和复杂的决策环境,航空公司的决策控制能力已经成为收益管理的重要影响因素。为了能更好地反映不确定因素对舱位控制的影响以及满足不同决策者的需求,本文将需求划分为多个情景,应用基于情景集的稳健优化方法建立了多航段舱位控制模型,并通过变异粒子群算法进行仿真实验。与确定性规划方法相比,该模型能够有效地平衡不确定因素对优化结果的影响,使控制结果实现了柔性最优。最后,针对前面章节所建模型的缺陷,研究了运价和需求两类不确定集,并将不... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

最优收益值与决策风险因子的关系

中国民航大学硕学位论文可行性惩罚因子是实施舱位控制的另外一种策略。如果想减少某类货物的承运量适当增大对该货物的惩罚因子；反之，若想增加某类货物的运量，就可以减小对该的惩罚因子。例如，如图 3-3 所示：保持自由销售部分的惩罚因子不变，协议部分承运量的比重会随该类货物惩罚值的增加而逐渐减少。这说明，航空公司可以利用子突显某些货物需求或屏蔽某些需求，以此对承运方案进行调整。

图 4-2 最优收益值与应变系数的关系.5 小结本章根据 Ben-Tal 提出的理论方法，将实际问题的不确定集做了近似化处理，创的对航空货运舱位优化控制问题建立了二次规划模型，然后利用智能仿生算法进行真实验。与之前的优化模型相比，该方法具有一定的优势，不但计算更为高效，而确定集更灵活，更能反映决策者的主观偏好对收益值的影响。研究表明，稳健优化种有效的建模方法，对进一步研究舱位控制问题，例如加入运力的不确定集，具有的借鉴意义。

【参考文献】：
期刊论文
[1]随机需求下航空货运收益管理舱位分配优化模型研究[J]. 李玉,罗利.  统计与决策. 2008(18)
[2]我国航空货运发展趋势与展望[J]. 黄雪强.  物流技术. 2008(08)
[3]中国航空货运业发展对策[J]. 朱明俭.  合作经济与科技. 2008(06)
[4]我国航空货运发展现状及趋势[J]. 樊桦.  综合运输. 2008(01)
[5]航空货运多航段多阶段模型[J]. 王婷,罗利.  交通运输工程与信息学报. 2007(04)
[6]航空货运动态舱位控制模型研究[J]. 桂云苗,朱金福.  预测. 2007(06)
[7]考虑舱位销售合同的航空货运收益管理[J]. 桂云苗,朱金福.  统计与决策. 2007(12)
[8]随机需求下仓库容量有限的物流库存管理问题的研究[J]. 刘诚,陈治亚.  数学理论与应用. 2005(03)
[9]航空货运运力的优化分配方法[J]. 张永莉.  中国民航学院学报. 2005(01)
[10]遗传算法研究综述[J]. 吉根林.  计算机应用与软件. 2004(02)

博士论文
[1]集装箱海运收益管理随机模型研究[D]. 李冰州.西南交通大学 2007
[2]基于收益管理的集装箱班轮舱位分配随机模型研究[D]. 卜祥智.西南交通大学 2005
[3]稳健可靠性理论及优化方法研究[D]. 李永华.大连理工大学 2006

硕士论文
[1]基于聚类排挤小生境遗传算法的多路径规划技术研究[D]. 冯岩.哈尔滨工程大学 2009
[2]自适应小生境遗传算法的研究[D]. 蒋昀昕.安徽理工大学 2008
[3]基于小生境遗传算法的电力变压器故障诊断方法研究[D]. 董海红.吉林大学 2008
[4]基于收益管理的海运集装箱运力分配研究[D]. 吴晓东.四川大学 2007
[5]粒子群优化算法的分析及改进[D]. 孙建英.大连海事大学 2007
[6]仓库容量有限条件下的随机存贮管理研究[D]. 侯明军.成都理工大学 2006
[7]酒店收益管理的客房分配研究[D]. 李罗.西南交通大学 2006
[8]模糊稳健优化设计理论及其应用的研究[D]. 刘鸿莉.大连理工大学 2005
[9]遗传算法的改进及其在优化问题中的应用研究[D]. 李明.吉林大学 2004



本文编号：3345616