基于卖高行为的航班舱位优化

基于历史定座数据的卖高率估算算法存在高估高价舱需求的风险,为此提出一种基于旅客选择行为的卖高率估算模型,将旅客选择概率引入模型参数,比较符合销售现状。利用期望边际收益方法对原有卖高率模型和所提模型进行收益优化分析,分析结果表明,两者在航班收益上无显著差别,但所提模型会提高航班客座率,这一结果,和模型设计初衷吻合。     

面向乘客策略行为的航空公司舱位控制与动态定价模型

将动态控制舱位开放作为策略,研究乘客具有策略行为时航空公司舱位控制与动态定价问题.通过建立以舱位开放和价格变化为决策变量的多周期动态规划模型,讨论开放舱位和最优定价应满足的条件,并通过比较得出:实行动态舱位控制策略可缓解乘客策略行为对航空公司期望收益的影响.最后应用算例分析乘客策略程度对航空公司价格和期望收益的影响,同时发现:舱位控制不能完全消除乘客策略行为对期望收益的影响,但供应水平越高或乘客策略程度越大,其缓解策略行为的效果越明显.     

多航段舱位控制稳健优化模型研究

为了提高航空货运收益,针对货运销售环境的特点,分析了航空货运舱位控制中存在的不确定因素,并将模型中的不确定参数近似的用椭球体不确定集表示.以航线收益为目标函数,提出了基于椭球体的多航段舱位控制稳健优化模型.在对标准粒子群算法分析的基础上,设计了基于变异的粒子群算法.将该方法的仿真结果与确定性规划方法进行比较,结果表明,该方法不但能有效地解决不确定性问题,而且更符合实际情况,更能体现决策者的风险偏好对收益的影响程度.     

考虑个体偏好的高铁旅客出行选择仿真研究

针对高铁旅客出行时的乘车选择行为问题,定量描述和分析了高速铁路旅客乘车选择的行为及特征.考虑旅客的主体偏好、出行偏好和承受偏好等,基于非集计离散模型构建个体偏好与列车特性因子的关联关系,并进一步构建一种考虑个体偏好的多变量旅客乘车选择效用模型,以旅客在京沪高铁北京-上海区间的乘车选择作为实例进行分析.运用SPSS结合2018年京沪高铁RP调查数据进行模型参数的标定,结果表明,年龄-票价、出行距离-票价、月收入-票价、费用来源-整点出发时刻是4组具有强关联性的个体偏好-列车特性组合,且旅客个体承受偏好中的月收入对乘车选择的影响最为明显,同时验证了上述模型可以更准确地评价旅客的个性化乘车选择行为,可为高速列车开行的优化设计提供理论基础.     

一种基于航空旅客行为的旅客细分模型

针对当前航空公司旅客细分工作不够精准的问题,在传统旅客划分模型的基础上,提出了一种旅客价值评价模型来提高旅客细分的准确度,该模型根据旅客的行为偏好对旅客进行细分,构建模型采用的方法为层次分析法,其中在使用层次分析法确定各参数权重时的关键在于如何构造完全一致的判断矩阵,提出了一种改进判断矩阵一致性的算法,使得一致性调整过程简单且结果有效。采用改进后的层次分析法确定旅客模型各参数的权重并通过旅客购票信息对旅客进行分类,为航空公司针对有着不同行为偏好的旅客制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据。     

机票定价与舱位控制两阶段决策方法

针对航空收益管理中定价与舱位控制联合决策问题,提出一种两阶段决策方法.以最大化总收益为目标,建立和分析相应的联合决策模型,包括非嵌套模型(确定性模型和随机模型)和嵌套模型.通过对模型的求解和仿真得到:在价格方面,随机模型定价最高,其次是嵌套模型,确定性模型定价最低;在对低票价等级的订座限制方面,随机模型限制最严,其次是确定性模型,嵌套模型限制最宽松;最终总收益方面,嵌套模型的总收益最高,而随机模型与确定性模型总收益的高低视情况而定.为应对求解大规模嵌套模型算例时的复杂性,分别将非嵌套模型计算所得的定价结果作为嵌套模型的输入价格,求得对应的座位分配结果.对所得到的两阶段策略进行仿真得到,随机模型与嵌套模型相结合所得到的两阶段策略表现更好,能够使总收益接近最优水平.     

基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取

由于旅客-航班异构网络仅有高度稀疏的民航旅客同行记录,现有子图抽取方法难以从旅客-航班异构网络中获得旅客同行子图.对此提出基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取算法.将旅客-航班异构网络转换为旅客-旅客同构网络,通过随机游走方法得到旅客间的潜在同行关系,使用标签传播算法进行子图抽取.在国内某航空公司的旅客订票数据集上...     

行为控制月球车路径规划技术

提出了一种新的路径规划方法即自主行为路径规划方法.该方法能够自动构造大范围自然环境下与路径规划任务相关的一类拓扑结构,从而大大地提高自然环境下月球车路径规划速度.该方法在Tangent-Bug切线法基础上引入一组自适应行为来构造切线拓扑图,它是人工路径规划行为的模仿,克服了计算几何路径规划方法非线性计算时间的不足.文中给出了相关定义、定理、算法及真实环境下的仿真结果.     

基于声誉的供应链合作伙伴选择模型

为高效准确地寻找最佳供应链伙伴组合,提出一种供应链伙伴选择的多目标优化模型。以提高企业声誉稳定性、企业与盟主企业拟合度极大化,以及供应链伙伴组合总体声誉极大化为目标函数,利用保留精英策略的非支配遗传算法进行求解,以减少优秀企业在迭代过程中被淘汰的概率,并找到Pareto最优解。算例结果表明,与供应链伙伴选择独立决策模型以及TOPSIS模型相比,该模型不仅有助于选取稳定性更高的伙伴组合,并能实现供应链整体综合效用的最大化。     

多移动机器人编队的行为选择控制系统

针对多机器人在编队行进过程中的行为选择问题进行了分析,提出一种实现多移动机器人编队的行为选择机制。通过计算机仿真和实验研究,结果表明该控制策略能很好的实现多机器人快速编队,并在编队过程中实现运动状态的平滑变化,提高了整个系统性能。     

Some Continuous Models of Inventory Control

The problem of optimal control of a manufacturing process is investigated. The dynamics of the process is described by a stochastic differential equation. Two methods of solution of this problem are considered. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 3, pp. 175–178, May–June 2005.     

航班座位控制模型实现与分析

收益管理是航空公司在航班销售期间合理分配有限的航班座位,以期在竞争环境下获得最大收益的有效经营策略.本文首先介绍了座位分配常用的两种算法;然后给出了算法的实现方法,并特别强调了在不同应用环境下开发算法动态链接库的方法;最后对两种算法的计算结果和计算时间进行了细致的比较分析.结果表明,两种算法在座位分配效果上无明显差异,...     

模糊控制理论在库存货位管理中的应用

针对库存货位布局线性规划的难建模和全重排问题,提出了基于模糊控制理论的库存货位布局方法。在以某公司仓库的实际数据平台基础上,通过选取隶属度函数,建立模糊规则库,进行模糊推理和判决解决了线性规划中存在的问题。重点讨论了模糊控制方法的具体实现步骤。     

Hybrid nesting control strategy for passenger railway with one-seat-one-ticket restriction

Nesting control is one of the most prevalent quantity-based controls for the revenue management problem. A popular nesting control strategy for multi-resource problem is the virtual nesting control, which sets nested booking limits on each resource. However, this control was originally developed for the airline and cannot be directly used in the passenger railway with one-seat-one-ticket restriction. Therefore, this paper develops a new nesting control that is applicable to the railway. The proposed control can nest the capacity over different fare classes and origin-destination pairs, which overcomes the shortcomings of existing railway booking-limit controls. Numerical experiments are conducted in various scenarios to evaluate the performance. The results show that the hybrid nesting control outperforms the others in all situations. In addition, the revenue improvement increases with the randomness of demand and discount percentage.     

Passenger Choice Analysis for Seat Capacity Control: A Pilot Project in Scandinavian Airlines

A yield management research project in Scandinavian Airlines System (SAS) focuses upon passenger preferences in situations where the preferred flight, class alternative is sold out. The passenger then could deviate to a competitor; be recaptured onto another SAS flight; or pay the higher fare on a higher booking class (be a buyup). Class allocations possibly should reflect preferences for such options, particularly when prices are becoming operational control variables. Passenger preferences were estimated from choice analyses of interviews and logged bookings transactions. Needs of developing SAS present origin-to-destination heuristic were identified, and alternatives for revising the class allocation models were assessed. Issues to be resolved prior to an implementation were identified.     

基于遗传算法的纺织企业机配件库存控制

合理压缩库存量,降低库存成本对于纺织企业来说意义重大.建立了在非平稳需求下的库存控制模型,并采用遗传算法求解,给出了满足库存成本最小的(s,S)控制策略.通过求解某配件的(s,S)控制策略,验证了算法的有效.     

纺织企业的原料库存控制模型研究

合理控制库存量,降低原料库存成本对纺织企业提高市场竞争力具有重大的意义。通过建立原料库存的不定量不定期控制模型,并采用遗传算法求解,给出了满足平均库存成本最小的(s,S)控制策略,并通过实例验证算法的有效性。     

基于遗传算法的航材库存控制优化模型

航材备件库存优化是航空公司减少资金占用、增加经济效益的关键问题,常见的方法大都采用线性规划建模,且缺乏对航材整体保障率的综合考虑。针对上述问题,文中以高价周转件为对象,从航材保障率的基本定义出发,建立了一个既考虑航材总体保障率,又考虑航材总体占用资金较少的线性规划模型,并采用遗传算法对该模型求解。结果表明,在不降低航材整体保障率的前提下,和波音公司首期备件清单推荐的备件数相比,文中的模型无论是在备件数量还是在备件占用资金总量上,都有大幅度降低。     

城市客运交通枢纽平行系统体系研究

城市客运交通枢纽系统是一个典型的复杂巨系统, 传统的管理方法难以形成具有动态适应能力的有效解决方案. 运用复杂系统研究中的ACP (人工系统、计算机实验、平行执行)方法, 首次给出城市客运交通枢纽平行控制与管理系统研究框架. 以该框架为基础, 首先,分析了人工交通枢纽系统中模型的构成及支撑条件; 进而对人工交通枢纽系统计算实验中涉及的实验场景设计、实验内容设计进行了详细阐述; 最后,对人工交通枢纽系统平行执行内容进行了说明. 该体系框架的提出, 对于城市客运交通枢纽管控水平的提高具有重要指导意义.