基于收益管理的旅游景点动态定价和票源控制研究
【图文】:
门票数要大于^s。7数值算例各个时段游客预约票数概率和在最后旅游当天对应买票的游客数如表1所示。表1各个时间段有一个游客预约票的概率和最后T时段游客人数对应的概率时间段12345678910买票概率0.270.290.480.210.650.310.790.180.370.26时间段11121314151617181920买票概率0.460.270.630.570.360.840.340.370.460.89T游客数12345678910概率0.040.090.070.050.110.120.140.090.110.03T游客数11121314151617181920概率0.020.030.030.020.010.010.010.0050.010.005图1期望收益与剩余票数的关系剩余票数02468101214161820150010005000-500-1000-1500期望收益图2期望收益与时间的关系时间02468101214161820180017001600150014001300120011001000期望收益图3票价与剩余票数的关系剩余票数02468101214161820350300250200150100500票价图1和图2反映了期望收益跟剩余票数和时间的关系,跟剩余票数是递增关系,而且是凹函数;跟时间在一定阶段是递减的,而且不是所有的阶段都是凹函数,因此验证了性质1图4票价与时间的关系时间0246810121416182035302520151050票价和2。图3和图4反映了票价跟剩余票数和时间的关系,都是非增的,验证了性质3。由于此次估计的游客的平均门票价格为83.9元,按照c∫∞sTf(xT)dxT-s赗=0可以算得sT=6,即至少为最后期预留6张门票才能获得收益最大。根据算例结果,至少预留7张时,因为根据算例的结果,在剩余7张或以下时,所需要的定价都将高于全价票。这是因为,这里所卖的一张获得的收益小于一张门票带来的损失值。所获得的概率最大
涠斡幸桓鲇慰驮ぴ计钡母怕屎妥詈殙时段游客人数对应的概率时间段12345678910买票概率0.270.290.480.210.650.310.790.180.370.26时间段11121314151617181920买票概率0.460.270.630.570.360.840.340.370.460.89T游客数12345678910概率0.040.090.070.050.110.120.140.090.110.03T游客数11121314151617181920概率0.020.030.030.020.010.010.010.0050.010.005图1期望收益与剩余票数的关系剩余票数02468101214161820150010005000-500-1000-1500期望收益图2期望收益与时间的关系时间02468101214161820180017001600150014001300120011001000期望收益图3票价与剩余票数的关系剩余票数02468101214161820350300250200150100500票价图1和图2反映了期望收益跟剩余票数和时间的关系,跟剩余票数是递增关系,,而且是凹函数;跟时间在一定阶段是递减的,而且不是所有的阶段都是凹函数,因此验证了性质1图4票价与时间的关系时间0246810121416182035302520151050票价和2。图3和图4反映了票价跟剩余票数和时间的关系,都是非增的,验证了性质3。由于此次估计的游客的平均门票价格为83.9元,按照c∫∞sTf(xT)dxT-s赗=0可以算得sT=6,即至少为最后期预留6张门票才能获得收益最大。根据算例结果,至少预留7张时,因为根据算例的结果,在剩余7张或以下时,所需要的定价都将高于全价票。这是因为,这里所卖的一张获得的收益小于一张门票带来的损失值。所获得的概率最大。而当所有的门票卖全票时,应该预留1张,此时也验证了均值时的预留门票会高于全价票时。8结论及展望本文采用收益
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本文编号:2578161
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