| 基于强化学习的平行航班动态定价 |
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| 引用本文： | 方园,乐美龙. 基于强化学习的平行航班动态定价[J]. 华东交通大学学报, 2020, 37(1): 47-53 |
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| 作者姓名： | 方园 乐美龙 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学民航学院,江苏 南京 21100,南京航空航天大学民航学院,江苏 南京 21100 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 由于平行航班之间的竞争越来越激烈,为提高航空公司收益,对机票销售系统中的航班和旅客分别建模。将航班的动态定价问题建模成马尔可夫博弈过程,对混合类型旅客建立Logit选择模型。利用多Agent的强化学习算法对实例进行求解,结果表明WoLF-PHC算法收敛所需迭代的次数大于Nash-Q算法,但在计算速度上WoLF-PHC算法优势明显,且具有较强的适应能力。此外,航空机票的定价策略与其他易逝品有所不同,整体呈现上升趋势。而旅客环境参数的变化,也会影响定价策略。基于WoLF-PHC算法得到的定价策略对于收益提升具有积极作用。
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| 关 键 词： | 平行航班 混合型旅客 动态定价 马尔可夫博弈 强化学习 |
Dynamic Pricing of Parallel Flights Based on the Reinforcement Learning |
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| Fang Yuan,Le Meilong. Dynamic Pricing of Parallel Flights Based on the Reinforcement Learning[J]. Journal of East China Jiaotong University, 2020, 37(1): 47-53 |
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| Authors: | Fang Yuan Le Meilong |
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