一、航空公司收入管理价格与舱位控制的统一分析（论文文献综述）
程仁晖[1]（2021）在《基于存量变化的航空公司客运动态定价模型研究 ——以E公司为例》文中认为
闫振英[2]（2020）在《基于多级票价体系的高铁席位存量控制优化研究》文中研究表明随着我国高速铁路的建设和发展,高铁已成为我国主要的旅客运输方式。但是,高铁建设投入大,运营成本高,许多高铁线路处于亏损状态。如何优化运营收益以保证高铁可持续发展成为高铁发展亟待解决的问题,高铁收益管理成为国内的研究热点。高铁客票不再是以固定费率、单一形式的价格出售,多级动态票价体系即将逐步实施。在此背景下,本文从提高高铁收益的角度出发,对多级票价体系下的席位存量控制问题进行了系统的研究。论文首先对多级票价体系下的席位存量控制问题进行剖析并构建基本模型。然后,从两个角度研究基本模型的近似求解方法。其一,基于动态规划分解和仿真的方法研究席位存量动态控制优化;其二,利用随机规划模型近似描述基本模型,研究基于预订限制控制的席位存量控制优化问题。最后考虑可变编组动车组的应用,研究基于柔性容量的席位存量分配优化问题。主要的研究工作及结论如下:（1）基于多级票价体系的席位存量控制问题的理论分析和基本模型构建。首先分析我国高铁运营特征,从政策环境、技术经济特征和软硬件技术支撑等几个角度分析实施收益管理的可行性。然后,从供需平衡的理论出发,分析多级票价体系下的席位存量控制问题。最后,考虑旅客购票选择行为,对基于多级票价体系的席位存量控制问题建立动态规划基本模型,根据模型特点指出近似求解和获得控制策略的思路,为后续研究奠定理论基础。（2）基于动态规划分解的席位动态控制优化方法研究。论文采用动态规划分解和仿真的方法近似求解席位存量控制基本模型,将基于最小二乘法的策略迭代算法与基于马尔科夫链选择模型的品类优化算法相结合,提出席位动态控制模型的近似求解算法和实时控制策略的生成算法,并设计仿真实验验证了算法和控制策略的可行性和有效性。（3）基于随机规划的多级票价体系下高铁席位存量分配模型和控制策略仿真研究。论文采用随机规划的方法研究席位存量控制问题,利用高铁运输市场中旅客的选择行为对随机需求进行细分,构建与基本模型近似的席位存量分配模型,然后将其转化为等价的线性规划模型并利用ILGO CPLEX快速求解。基于最优分配结果,生成单阶段静态预订限制控制策略和多阶段动态预订限制控制策略,并设计仿真算法对比研究两种控制策略的性能。最后,通过数值实验验证了模型和控制策略的有效性。（4）基于可变编组的高铁席位存量控制优化研究。可变编组技术使得高铁列车可通过调节编组方案获得一定的席位容量柔性。论文分别针对单列车和多列车的情形,建立可变编组与席位存量分配的联合优化模型,并给出相应的求解方法。数值实验表明收益管理和灵活编组的联合优化可提高期望利润。当需求强度较低时,灵活编组有助于供需匹配,通过减少运营成本来获得更高的利润;当需求强度增加到一定程度时,通过权衡成本和收益来获得更高的利润。论文的创新之处主要体现在以下几点:（1）提出了综合考虑随机需求、旅客选择行为、多级票价体系、多列车、多停站的高铁席位存量动态控制优化方法。针对基于多级票价体系的高铁席位存量控制模型,设计两阶段控制机制,提出将基于仿真的近似动态规划算法与马尔科夫链品类优化算法相结合的近似求解算法和在线生成实时控制策略的算法,为基于顾客选择的网络收益管理问题提供了新的解决思路。相对于既有的研究成果,该算法可以得到高铁席位动态控制实时优化策略,并且面向多种选择行为模型,具有较好的扩展性。当积累足够历史样本数据时,可应用大数据分析和机器学习的技术定期更新选择行为参数和投标价格,实现控制策略的持续优化。（2）提出了综合考虑随机需求、旅客选择行为、多级票价体系、多列车、多停站的高铁席位存量静态分配模型,并生成席位存量控制策略。既有研究中高铁席位存量分配主要针对单一票价下列车席位在不同OD之间的分配,少量多级票价下的席位存量分配研究则以独立需求为假设。本文以优化高铁收益为目标,采用随机规划的方法构建了基于旅客选择行为的高铁列车席位存量分配模型,提出多级票价体系下高铁席位存量多列车协同分配的方法,并以最优分配结果为基础生成席位存量的单阶段静态控制策略和多阶段动态控制策略。（3）提出基于可变编组的高铁列车席位存量分配优化模型。既有高铁席位控制优化研究中未见考虑可变编组情形下的席位存量控制问题。既有收益管理理论研究主要基于固定容量进行研究,少量以航空机型调换为背景的柔性容量的理论研究。本文以可变编组策略调节席位容量为背景,提出可变编组与席位存量分配的联合优化模型,通过实验分析获得可变编组下席位存量分配的基本规律。
谢琦[3]（2019）在《竞争环境下定价和舱位控制联合决策研究》文中指出近几年我国航空运输市场发展速度转缓,航空燃油价格上涨进一步挤压了航空公司的利润空间,加之国内成立的航空公司数增加,行业竞争加剧。因此,研究竞争环境下定价与舱位控制的联合决策,对航空公司而言意义显着。本文首先采用市场集中度作为指标,分析航空客运市场的竞争现状。其次,针对航空运输需求的不确定性,利用鲍利模型预测需求,并假设真实需求是利普希茨连续的,建立依据历史数据估算参数的模型以及相应的定价优化模型,以达到收益最大化的目的。随着竞争中获取信息量的增加,具体描述航空产品的替代率、转移需求。通过算例分析竞争强度、价格敏感度系数对航空公司定价的影响。在此基础上,针对两种票价等级,考虑服务质量竞争及退票率的同时,也关注不同航空公司相同舱位等级间基于价格竞争的溢出转移,建立了定价和舱位控制联合博弈模型。利用垂直切片定理证明该博弈存在纳什均衡解,并论证在对称性博弈下纯策略纳什均衡解的唯一性。结合实际案例对联合博弈模型进行求解,并分析均衡解随市场参数变化的趋势,总结服务质量、退票率等因素对均衡解、总期望收益的影响,为航空公司的实际运营提供建议。
高金敏,乐美龙,曲林迟[4]（2019）在《机票定价与舱位控制两阶段决策方法》文中提出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.
顾颖菁[5]（2017）在《航空联盟收益管理研究》文中进行了进一步梳理随着经济不断发展,全球化程度不断推进,航空运输业的市场竞争格局逐步发生变化,航空公司间的竞争由单一的个体间竞争转变为航空联盟间竞争,以及联盟内合作背景下各成员间的竞争。这一复杂的竞争环境对航空公司的运营管理提出了新的挑战,研究航空联盟环境下航空公司的收益管理问题十分必要。航空联盟收益管理内容主要有两点:1、收益分配;2、舱位分配与控制。收益分配是指航空公司之间分配共同承运的机票收入,直接决定合作航空公司的利益以及航空联盟的稳定;舱位分配与控制是指如何分配共同承运一条航线的公司飞机舱位,使得整个航空联盟或者航空公司收益获得最大化。本文针对以上两个主要问题进行了研究,包括以下几个部分:首先,在现有收益分配方式下,针对航空公司签订航空联盟协议前,如何确定转让价格和转让座位数的问题,建立了随机规划模型。求解结果为航空联盟协议的签订提供数据依据,确保协议内容对于本航空公司有利;针对航空联盟环境下各航空公司的实际运营,建立了多航段随机规划模型,以航空联盟各航空公司收益最大化为目标,实现舱位的优化分配。其次,针对收益分配无法协商决策的情况,用讨价还价动态博弈法研究了航空联盟中市场航空公司与承运航空公司在完全信息与非完全信息下的转让价格问题;针对现有分配方式可能导致有益于联盟的票被拒绝的问题,建立了非完全信息下按比例分配多阶段议价模型。上述模型解决了目前收益分配存在的问题,为航空公司收益分配提供了理论基础。第三,针对航空联盟无法集中控制成员公司舱位的情况,以最大化航空联盟收益为目标,优化舱位分配,建立基于组合拍卖方式的舱位分配模型。模型中,航空联盟被视为第三方拍卖者,航空公司视为竞拍者,实现联盟舱位最优化配置,并建立了组合拍卖方式下的收益分配模型。为解决将因将联盟内所有航段舱位作为商品进行组合拍卖而导致的计算量较大问题,建立多阶段动态组合拍卖模型,设计启发式算法进行求解。结果表明,在非集中控制下联盟收益也可以达到最优,双重收益分配模型可以激励航空公司以高价售票,提高自身和整个联盟收益。最后,针对航空公司在售票过程中的舱位控制以及收益分配问题,建立基于马尔可夫决策过程的航空联盟环境中航空公司动态舱位控制模型,以航空联盟中航空公司期望总收益最大化为目标,得到每个售票周期的最优策略,即对每个座位的最优控制策略以及航空公司间的收益分配策略。本文对航空联盟收益管理中舱位和收益问题进行了研究,提出了几种新的分配方法,为航空公司在航空联盟环境下实施收益管理提供了较好的理论参考价值。
高金敏,乐美龙,曲林迟[6]（2016）在《基于离散时间的定价与舱位控制联合决策》文中指出为使航空公司收益最大化,将旅客订票与退票看作2个独立的随机过程,利用泊松分布模拟整个预售期内旅客订票过程,运用负指数分布模拟旅客退票过程,从运用价格控制需求的角度出发建立了基于离散时间的航空机票定价与舱位控制联合决策模型,采用动态规划的求解思想和方法对模型进行了求解,确定在合适的时间段以何种价格销售机票,设置每个时间段机票销售的数量限制,通过一个算例对模型进行了验证。分析结果表明:29折与全价机票应分别提前60.00、56.58、52.87、48.83、44.38、39.44、33.88、27.51、20.09d开始销售,订票限制应分别为3、43、79、111、141、171、199、227、290。联合决策模型具有有效性和实用性,可作为航空公司进行合理定价和舱位控制的参考。
高金敏,乐美龙,曲林迟[7]（2015）在《基于超模博弈的定价与舱位控制联合决策研究》文中进行了进一步梳理在航空运输市场中,多家航空公司共同经营的航线上,各家航空公司对折扣机票的定价及订座限制不但会影响自身的收益,而且会对其他航空公司收益造成影响.将竞争因素考虑在内,主要研究相同航线竞争下航空公司之间的折扣票定价与舱位控制（预订阈值）联合决策问题.在合理假设的基础上,引入超模博弈理论对相关问题进行深入分析,证明航空公司之间的竞争一定存在纯策略纳什均衡.分析了均衡结果的一些特点,给出了存在唯一纳什均衡点的一个充分条件.最后分析了竞争程度改变后对均衡行为的影响,并通过算例对相关结论进行了验证.
周蔷[8]（2015）在《航空收益管理中定价模型的若干问题研究》文中研究说明航空收益管理（Airline Revenue Management）技术,是航空公司应对市场挑战,提升市场核心竞争力,争夺、巩固市场,保障快速、平稳发展的必要技术手段和技术支撑。随着航空运输业不断发展、壮大,航空网络运输优势凸显并被广泛采用,航空公司对航空网络收益管理技术的现实需求也日益迫切。在深入分析了航空收益管理目前的研究现状和应用情况,尚缺乏通用的系统性理论支撑。因此,论文将航空网络收益管理定为主要研究方向,试图完善和丰富机票定价模型理论,以及渗透其他学科理论来扩充超售管理理论,为更具复杂性的航空网络收益管理技术在理论上提供通用性的指导方案。主要研究工作包括:考虑旅客订票需求随机性特点从而为建立单航段航空收益管理中的动态定价模型打下理论基础、阐述了单航段定价、超售与舱位控制的基本过程以及在具体案例中的实施情况、并推广到多航段航空机票定价、超售与舱位控制问题,用来解决实际问题,直至具有更高复杂性的航空网络定价、超售与舱位控制问题的一般性研究。研究单航段航空收益管理阶段中,充分分析以往相关研究成果,在航空旅客订票行为的基础上,摒弃以往只考虑超售量未考虑旅客需求,提出了将航空机票预售期内旅客订票行为看作Poisson过程,且通过分析以机票销售额、旅客订票率、订票泊松强度等统计信息为前提,预测出未来航空机票剩余预售期内旅客订票量,利用高等概率论等基本数学理论,通过合理推导,建立了具有实际意义的考虑旅客随机性影响的航空机票动态超售模型。并根据所建立的动态超售模型相应特点给出了具体求解方法,通过数值仿真对该建立模型的有效性和可操作性进行了验证。为丰富和发展单航段航空收益管理理论,引入博弈论基础理论,讨论了航空公司与旅客间关于机票预售价格与需求的博弈关系,通过分析旅客出行成本,研究了关于票价博弈中旅客的选择行为;依据经济学基本原理中价格影响市场需求,提出了把机票价格影响旅客选择行为用来调节订票旅客数量,同时采用考虑随机性的动态超售模型的研究成果,建立了综合考虑旅客出行成本及旅客No-Show随机性等影响因素下的航空机票动态定价、超售与舱位同步控制模型,并通过具体实例计算,验证与分析了所建立的模型,有效的反应了模型的优越性。多航段航空收益管理研究阶段,着重分析了当航班连续多次起降时,各起飞航站旅客No-Show及DB（Denied boarding）对航空公司航班实际收益的影响,提出将航班收益分解为机票销售收益和机票销售损失（即旅客No-Show及DB损失）两部分,进而将机票销售损失离散为各个航节损失和的型式,建立了航节机票销售损失的通用表达式;在单航段航空机票动态定价、超售与舱位控制模型研究基础上,建立了航空机票多航段动态定价、超售与舱位控制的一般模型,并对建立的模型进行了实例验证。航空网络收益研究阶段,在单航段及多航段机票定价、超售与舱位控制模型基础上,进一步开展了推广,进行更具一般性的模型研究,提出了将具有现实意义的复杂航空网络拆分为单航段与多航段组合的形式,利用航班的重叠航段上旅客流量一定的特点,建立了航空网络中各航班机票销量间的联系,通过此联系将建立的单航段和多航段模型有机结合,同步实现航空网络的机票定价、超售与舱位控制的目标。针对两种简单的组合形式进行了推导和讨论,证明了控制策略的可行性,并建立对应定价管理模型,并且利用该模型可以适用网络模型中去,实现了航空网络定价、超售与舱位分配同步控制。
曹海娜[9]（2015）在《基于MNL模型的平行航班舱位控制与动态定价研究》文中指出收益管理起源于航空业，因为收益管理理论的出现，各个国家的航空公司都大幅度提高收益，本文主要研究收益管理中的舱位控制与动态定价问题。随着社会的发展，航空公司不断遇到各种挑战，比如乘客多样性、航空公司在同一出发地与目的地之间开设越来越多航班以及航空公司之间的竞争性等。本文主要从乘客多样性和平行航班背景出发展开研究。乘客多样性要求航空公司面对不同的乘客群动态实施不同的策略；平行航班要求航空公司同时考虑多个航班的客座率，从而提高整体收益。收益管理的相关研究一般将乘客分为两种类型：一种是价格敏感型乘客，一种是时间敏感型乘客。首先，本文建立了基于MNL的平行航班舱位控制模型，在此模型中，航空公司将根据已知的价格集合动态控制各价格等级的舱位数量来实现收益最大化；其次，建立了考虑乘客选择行为的平行航班动态定价模型，通过动态控制机票价格实现收益最大化；最后，建立了基于乘客分类的平行航班舱位控制与动态定价联合模型，模型主要是对价格敏感型乘客进行动态舱位控制，对时间敏感型乘客进行动态定价。联合模型通过舱位阈值策略控制价格敏感型乘客的购买行为及动态定价策略吸引更多时间敏感型乘客来最大化航空公司期望收益。通过算例分析表明，舱位阈值随着折扣价升高而升高；最优定价随着已卖出机票数量的增长而增长等结论。本研究丰富了航空收益管理的理论体系，对航空公司是舱位控制与航班定价有实践指导意义。
李雯[10]（2014）在《基于竞争环境下的舱位控制博弈模型分析》文中研究说明近年来,收益管理已然成为航空公司增加收益的重要手段,而收益管理模型也已广泛应用。在收益管理舱位控制的研究中,大部分是采用静态或动态建模的方法,针对某一个航空公司进行分析,而对竞争环境下的博弈模型的研究较少。本文在前人研究的基础之上,分析我国航空运输市场,给出一个舱位等级和多个舱位等级情况下的竞争博弈模型,通过对模型的分析可以得出影响舱位控制的因素。
二、航空公司收入管理价格与舱位控制的统一分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、航空公司收入管理价格与舱位控制的统一分析（论文提纲范文）
（2）基于多级票价体系的高铁席位存量控制优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 收益管理理论研究现状 |
| 1.2.2 铁路收益管理理论研究现状 |
| 1.2.3 铁路客运收益管理应用实践 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 2 基于多级票价体系的席位存量控制问题分析 |
| 2.1 高速铁路运营特征分析 |
| 2.2 高速铁路收益管理的可行性分析 |
| 2.2.1 政策环境 |
| 2.2.2 技术经济特征 |
| 2.2.3 软件和硬件技术支撑 |
| 2.3 基于多级票价体系的席位存量控制理论分析 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 问题分析 |
| 2.3.3 问题建模 |
| 2.3.4 模型特点 |
| 2.3.5 求解思路 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于动态规划分解的高铁席位存量动态控制优化 |
| 3.1 基于资源分解的席位存量动态控制方法 |
| 3.1.1 高铁收益管理动态规划模型 |
| 3.1.2 动态控制模型的求解复杂度分析 |
| 3.1.3 两阶段席位动态控制机制 |
| 3.2 基于马尔科夫链选择模型的品类优化问题 |
| 3.2.1 马尔科夫链选择模型 |
| 3.2.2 品类优化模型 |
| 3.2.3 基于马尔科夫链选择模型的品类优化求解算法 |
| 3.3 基于最小二乘法的策略迭代算法 |
| 3.3.1 价值函数的近似 |
| 3.3.2 近似策略迭代算法 |
| 3.3.3 参数更新 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 结果及讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于随机规划的高铁席位存量静态分配优化 |
| 4.1 高铁席位存量分配问题描述 |
| 4.1.1 旅客选择行为 |
| 4.1.2 随机需求 |
| 4.2 高铁席位存量随机分配模型 |
| 4.2.1 模型建立 |
| 4.2.2 模型求解 |
| 4.3 高铁席位存量控制策略 |
| 4.3.1 单阶段静态控制策略 |
| 4.3.2 多阶段动态控制策略 |
| 4.4 数值实验 |
| 4.4.1 小规模实验 |
| 4.4.2 扩大规模实验 |
| 4.4.3 控制策略仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 高铁席位存量分配与可变编组决策的联合优化 |
| 5.1 可变编组技术应用分析 |
| 5.1.1 可变编组的编组形式 |
| 5.1.2 可变编组的应用前景分析 |
| 5.1.3 可变编组与存量控制联合优化的意义 |
| 5.2 单列车席位存量分配与可变编组联合优化模型 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模型建立 |
| 5.2.3 粒子群求解算法 |
| 5.3 多列车席位存量分配与可变编组联合优化模型 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.3.3 模型求解 |
| 5.4 数值实验 |
| 5.4.1 单列车优化实验 |
| 5.4.2 多列车优化实验 |
| 5.4.3 实验总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作及结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 部分投标价格示例 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）竞争环境下定价和舱位控制联合决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 定价和舱位控制联合决策研究现状 |
| 1.3.2 竞争环境下舱位控制决策研究现状 |
| 1.3.3 竞争环境下定价决策研究现状 |
| 1.3.4 竞争环境下定价和舱位控制联合决策研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 竞争环境下定价与舱位控制联合决策问题分析 |
| 2.1 航空运输市场竞争现状分析 |
| 2.1.1 市场集中度定义 |
| 2.1.2 市场集中度测算方法 |
| 2.1.3 航空客运市场集中度计算 |
| 2.2 定价策略分析 |
| 2.2.1 定价方法 |
| 2.2.2 竞争下定价优化模型 |
| 2.3 舱位控制策略分析 |
| 2.3.1 控制机制 |
| 2.3.2 基础模型 |
| 2.3.3 竞争下舱位控制优化模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 竞争环境下航空公司定价优化模型 |
| 3.1 模型假设 |
| 3.2 需求预测 |
| 3.2.1 需求模型 |
| 3.2.2 需求参数预测方法 |
| 3.3 竞争下航空公司定价优化模型 |
| 3.4 竞争下考虑转移需求的定价优化模型 |
| 3.4.1 模型假设 |
| 3.4.2 竞争下考虑转移需求的定价优化模型 |
| 3.5 数值分析 |
| 3.5.1 未考虑转移需求的模型求解与数值分析 |
| 3.5.2 考虑转移需求的模型求解与数值分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 竞争环境下航空公司定价与舱位控制联合优化模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 考虑服务质量的联合博弈模型 |
| 4.3 博弈均衡解分析 |
| 4.4 竞争因素的影响分析 |
| 4.5 实例模拟与分析 |
| 4.5.1 价格竞争对博弈均衡决策的影响 |
| 4.5.2 服务质量竞争对博弈均衡决策的影响 |
| 4.5.3 退票率对博弈均衡决策的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）机票定价与舱位控制两阶段决策方法（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1 模型假设和符号 |
| 2 非嵌套模型 |
| 2.1 随机性数学规划模型 |
| 2.2 确定性数学规划模型 |
| 3 嵌套模型 |
| 3.1 两等级票价嵌套模型 |
| 3.2 多等级票价嵌套模型 |
| 4 算例结果分析 |
| 4.1 定价与座位分配结果 |
| 4.2 仿真收益结果 |
| 5 结论 |
（5）航空联盟收益管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 航空联盟收益管理相关概念 |
| 1.2.1 收益管理 |
| 1.2.2 代码共享 |
| 1.2.3 收益分配 |
| 1.2.4 舱位分配与控制 |
| 1.3 研究目标与主要内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 航空联盟收益管理问题的研究综述 |
| 2.1 收益管理的研究内容 |
| 2.1.1 预测 |
| 2.1.2 超售 |
| 2.1.3 定价 |
| 2.2 舱位控制策略 |
| 2.2.1 单资源舱位控制 |
| 2.2.2 网络舱位控制 |
| 2.2.3 国内舱位控制理论研究 |
| 2.3 航空联盟收益管理 |
| 2.3.1 航空联盟舱位分配与控制 |
| 2.3.2 航空联盟收益分配 |
| 2.4 研究方法综述 |
| 2.4.1 随机规划在航空运输领域的运用 |
| 2.4.2 讨价还价博弈 |
| 2.4.3 组合拍卖博弈 |
| 2.4.4 马尔可夫决策 |
| 2.4.5 蒙特卡罗方法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于SPA分配下的航空联盟舱位分配与控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 航空联盟运行机制 |
| 3.2.1 代码共享航线网络构成 |
| 3.2.2 收益分配方法 |
| 3.2.3 舱位管理方法 |
| 3.3 协议签订舱位分配模型 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 参数说明与假设 |
| 3.3.3 随机规划模型建立 |
| 3.3.4 模型的拓展 |
| 3.3.5 模型算法步骤 |
| 3.4 实际运营舱位分配模型 |
| 3.4.1 问题的描述 |
| 3.4.2 参数说明与假设 |
| 3.4.3 随机规划模型确立 |
| 3.4.4 算法步骤 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 ModelI算例 |
| 3.5.2 ModelII算例 |
| 3.5.3 ModelIII算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于议价模型的航空联盟转让价格研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 讨价还价博弈及应用 |
| 4.3 完全信息下的讨价还价模型 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 条件假设与参数说明： |
| 4.3.3 讨价还价模型建立 |
| 4.3.4 讨价还价模型计算 |
| 4.4 非完全信息下的讨价还价模型 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 条件假设与参数说明 |
| 4.4.3 讨价还价模型的构建 |
| 4.4.4 模型求解过程 |
| 4.4.5 模型求解均衡结果 |
| 4.5 非完全信息下的多阶段议价模型 |
| 4.5.1 问题描述 |
| 4.5.2 参数说明 |
| 4.5.3 议价步骤 |
| 4.5.4 模型建立 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 完全信息下讨价还价模型 |
| 4.6.2 非完全信息下讨价还价模型 |
| 4.6.3 非完全信息下的多阶段议价模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于组合拍卖的航空联盟舱位与收益分配研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 组合拍卖机制理论 |
| 5.3 组合拍卖的舱位分配和收益分配 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 参数含义与假设条件 |
| 5.3.3 模型建立 |
| 5.3.4 基于组合拍卖下的双重航空联盟收益分配 |
| 5.4 模型计算 |
| 5.4.1 竞拍价格的确定 |
| 5.4.2 舱位分配算法推导 |
| 5.4.3 舱位分配算法步骤 |
| 5.4.4 收益分配VCG机制 |
| 5.4.5 小结 |
| 5.5 分解动态组合拍卖模型 |
| 5.5.1 问题描述 |
| 5.5.2 参数含义与假设条件 |
| 5.5.3 模型建立 |
| 5.5.4 启发式遗传算法 |
| 5.5.5 动态算法步骤 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 组合拍卖的舱位分配和收益分配 |
| 5.6.2 分解动态组合拍卖 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于MDPs的航空联盟动态舱位控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 马尔可夫决策过程 |
| 6.3 基于马尔可夫决策过程的舱位控制模型 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 参数含义与假设条件 |
| 6.3.3 模型构建 |
| 6.3.4 模型求解 |
| 6.3.5 小结 |
| 6.4 基于MDPs舱位控制、定价以及收益分配模型 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 基于目标期望最大化的MDPs模型构建 |
| 6.4.3 数据采集与仿真 |
| 6.4.4 模型算法 |
| 6.5 数例分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）基于离散时间的定价与舱位控制联合决策（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 问题描述 |
| 2 模型描述和分析 |
| 2.1 旅客收益分析 |
| 2.2 航空公司收益分析 |
| 3 模型建立 |
| 3.1 定价模型 |
| 3.2 舱位控制模型 |
| 3.3 定价与舱位控制联合决策模型 |
| 4 算例分析 |
| 5 结语 |
（7）基于超模博弈的定价与舱位控制联合决策研究（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2模型建立 |
| 2.1 模型假设 |
| 2.2 竞争模型建立 |
| 3超模博弈理论 |
| 3.1 纳什均衡的存在性分析 |
| 3.2 纳什均衡的唯一性分析 |
| 4算例分析 |
| 4.1 纳什均衡点验证 |
| 4.2 不同竞争水平下的博弈分析 |
| 5研究结论 |
（8）航空收益管理中定价模型的若干问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 名词注解 |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 超售控制研究现状 |
| 1.2.2 舱位控制研究现状 |
| 1.2.3 定价模型研究现状 |
| 1.2.4 博弈论在航空收益管理中的应用 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路线及解决方案 |
| 第二章 航空收益管理中的超售与定价的联合控制理论 |
| 2.1 航空公司实施定价的经济学原理 |
| 2.1.1 需求及其影响因素、需求函数 |
| 2.1.2 航空运输收益管理中的需求预测 |
| 2.2 超售管理 |
| 2.2.1 超售水平的确定 |
| 2.2.2 超售水平中的相关参数 |
| 2.3 座位优化 |
| 2.4 航空机票超售与定价联合控制理论初探 |
| 第三章 基于随机特性的航空机票动态超售模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动态超售模型的建立 |
| 3.3 动态超售模型的求解 |
| 3.4 算例分析及数值仿真 |
| 3.4.1 算例分析 |
| 3.4.2 数值仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于博弈理论的航空机票动态定价模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 航空公司与旅客关于机票价格的博弈分析 |
| 4.3 旅客出行成本 |
| 4.4 机票定价的动态模型 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑No-Show的多航段航空机票定价模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多航段机票定价模型模型 |
| 5.3 模型简化 |
| 5.4 数值分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 航空网络定价、超售与舱位控制策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 控制模型建立 |
| 6.2.1 直达与中转组合的网络 |
| 6.2.2 中转与中转组合的网络 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.3.1 直达与中转组合的网络 |
| 6.3.2 中转与中转组合的网络 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新工作 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）基于MNL模型的平行航班舱位控制与动态定价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究思路及研究内容 |
| 第2章 收益管理中的相关研究评述 |
| 2.1 舱位控制 |
| 2.1.1 舱位控制的分类 |
| 2.1.2 舱位控制的相关研究综述 |
| 2.1.3 平行航班舱位控制的相关研究综述 |
| 2.2 动态定价 |
| 2.2.1 动态定价的分类 |
| 2.2.2 动态定价相关研究综述 |
| 2.2.3 平行航班动态定价的相关研究综述 |
| 2.3 舱位控制与动态定价的联合研究现状 |
| 第3章 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制的研究 |
| 3.1 MNL 模型介绍及模型描述 |
| 3.2 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制模型 |
| 3.2.1 模型建立思路 |
| 3.2.2 模型描述 |
| 3.2.3 模型求解 |
| 第4章 基于 MNL 的平行航班动态定价的研究 |
| 4.1 基于 MNL 模型的平行航班动态定价 |
| 4.1.1 模型建立思路 |
| 4.1.2 模型相关描述 |
| 4.1.3 模型求解 |
| 4.2 考虑乘客心理价位的平行航班动态定价 |
| 4.2.1 模型建立思路 |
| 4.2.2 模型相关描述 |
| 4.2.3 模型求解 |
| 第5章 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制与动态定价的联合策略研究 |
| 5.1 模型建立思路 |
| 5.2 模型假设和描述 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 模型描述 |
| 5.2.3 模型求解 |
| 5.3 算例分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于竞争环境下的舱位控制博弈模型分析（论文提纲范文）
| 1 研究意义及现状 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 竞争环境下舱位控制问题的研究现状 |
| 2 国内航空市场特点 |
| 3 竞争环境下舱位控制博弈模型 |
| 3.1 单票价等级舱位控制博弈模型 |
| 3.2 多票价等级舱位控制博弈模型 |
| 4 模型分析 |
| 5 总结 |
四、航空公司收入管理价格与舱位控制的统一分析（论文参考文献）
- [1]基于存量变化的航空公司客运动态定价模型研究 ——以E公司为例[D]. 程仁晖. 长安大学, 2021
- [2]基于多级票价体系的高铁席位存量控制优化研究[D]. 闫振英. 北京交通大学, 2020
- [3]竞争环境下定价和舱位控制联合决策研究[D]. 谢琦. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [4]机票定价与舱位控制两阶段决策方法[J]. 高金敏,乐美龙,曲林迟. 控制与决策, 2019(06)
- [5]航空联盟收益管理研究[D]. 顾颖菁. 南京航空航天大学, 2017(02)
- [6]基于离散时间的定价与舱位控制联合决策[J]. 高金敏,乐美龙,曲林迟. 交通运输工程学报, 2016(06)
- [7]基于超模博弈的定价与舱位控制联合决策研究[J]. 高金敏,乐美龙,曲林迟. 交通运输系统工程与信息, 2015(06)
- [8]航空收益管理中定价模型的若干问题研究[D]. 周蔷. 南京航空航天大学, 2015(07)
- [9]基于MNL模型的平行航班舱位控制与动态定价研究[D]. 曹海娜. 北京理工大学, 2015(07)
- [10]基于竞争环境下的舱位控制博弈模型分析[J]. 李雯. 中国民航飞行学院学报, 2014(06)