基于卖高行为的航班舱位优化算法研究

发布时间：2017-10-22 17:10

  本文关键词：基于卖高行为的航班舱位优化算法研究

  更多相关文章： 卖高行为 旅客选择 需求预测 航班舱位优化 收益管理

【摘要】：航班舱位优化是航空公司依据航班上各个舱位的定座预测需求,合理分配各个舱位,以保证收益最大。时至今日,EMSR(Expected Margin Seat Revenue)方法依然是航班舱位优化的基础,但EMSR优化的结果严重依赖于前序的预测算法,它假定各个舱位的需求独立。然而,在实际订票过程中,高舱位旅客购买低舱位机票的情况越来越多,导致旅客类型的差异性减弱。为了卖高行为的产生,基于卖高率的收益管理算法成为未来的发展趋势。卖高率的估计是算法设计的关键,现有的卖高率估算算法仅仅基于历史定座数据,存在高估高舱位需求的风险,为此,本文提出一种新的基于旅客选择行为的卖高率估算算法,新算法将旅客选择概率引入模型参数,比较符合销售现状。本文主要从以下几部分阐述:一是回顾了收益管理的历史和发展,指出本课题的研究背景和意义,并简要介绍了国内外现状。二是详细介绍了旅客到达模型、旅客选择模型、需求预测和舱位优化模型,指出传统预测算法容易导致收益螺旋下降,基于卖高率的收益管理算法将成为未来的发展趋势。三是分析了现有的卖高率估计算法的不足,提出一种新的基于旅客选择行为的卖高率估计算法,并将卖高行为模型与EMSR方法结合,构造出基于卖高行为的航班舱位优化算法。四是搭建仿真平台模拟旅客到达和舱位选择,建立仿真实验,验证本文所构建算法的实用性和正确性。
【关键词】：卖高行为 旅客选择 需求预测 航班舱位优化 收益管理
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V354;TP301.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 收益管理9-11
• 1.1.1 历史背景9
• 1.1.2 研究内容9-11
• 1.2 论文的研究背景及意义11-12
• 1.2.1 研究背景11
• 1.2.2 研究意义11-12
• 1.3 国内外研究综述12-13
• 1.4 论文章节安排13-15
• 第二章 理论基础15-23
• 2.1 旅客到达模型理论15-17
• 2.1.1 齐次泊松分布15-16
• 2.1.2 非齐次泊松分布16-17
• 2.2 旅客选择模型理论17-19
• 2.2.1 消费者效用与偏好17-18
• 2.2.2 离散选择模型18-19
• 2.3 预测和舱位优化模型理论19-22
• 2.3.1 需求预测和舱位优化19-21
• 2.3.2 收益螺旋下降21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 卖高行为模型23-35
• 3.1 现有卖高行为模型的提出23
• 3.2 现有卖高行为模型23-30
• 3.2.1 卖高率的定义23-27
• 3.2.2 卖高率估计过程27-30
• 3.2.3 不足之处30
• 3.3 新卖高行为模型30-33
• 3.3.1 旅客选择行为模型30-31
• 3.3.2 基于旅客选择行为的卖高率31-32
• 3.3.3 新卖高率估计过程32-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第四章 基于卖高行为的舱位优化算法35-49
• 4.1 航空旅客订票请求的仿真35-41
• 4.1.1 旅客类型划分35
• 4.1.2 单航段旅客到达仿真35-39
• 4.1.3 多航段旅客到达仿真39-41
• 4.2 基于卖高行为的舱位优化算法设计41-43
• 4.2.1 算法综述41-42
• 4.2.2 算法步骤42-43
• 4.3 实验及结果分析43-48
• 4.3.1 仿真实验43-47
• 4.3.2 结论分析47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 本文主要结论49-50
• 5.2 不足与展望50-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-56
• 攻读硕士期间取得的研究成果56
• 一、硕士期间所发表论文56
• 二、硕士期间所参与的项目56

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