基于离散价格的高铁差异化定价优化研究

与现有大多数结果为连续值的高铁动车组定价理论不同,本文提出一种基于离散价格的高铁动车组差异化定价优化模型。首先设置离散的折扣率档位,再将旅客群体按照价格敏感性分类,考虑出发到达时间不在同一时间段给旅客带来额外机会成本的情况下分别得到各群体旅客乘车广义费用函数,基于广义费用函数估计总体旅客弹性需求函数,构建基于收益最大化为目标的多列车多区段下的线性整数规划模型,最后采用粒子群算法进行求解。算例结果表明,采用本文提出的优化方法能够显著提升列车的整体收益,同时可以将定价理论中输出最优价格为连续值的情况看做是基于离散价格定价优化问题的一个特殊情况,基于离散价格的假设应该更接近于定价优化问题的实际,应得到更多的关注。     

基于离散时间的定价与舱位控制联合决策

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: 2~9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。     

考虑旅客选择行为的高铁席位动态控制策略

利用基于选择行为的网络收益管理原理研究高铁席位动态控制策略.首先,针对多列车多停站的高铁网络建立考虑旅客选择行为的席位控制动态规划模型.然后,设计两阶段控制机制：第一,采用近似动态规划技术,对价值函数进行线性近似,设计策略迭代算法离线获得时间依赖的投标价格;第二,采用能够描述多种选择行为机理的马尔科夫链选择模型刻画旅客选择行为,将投标价格作为输入参数,在线运行品类优化算法获得实时控制策略.最后以京沪高铁为背景设计仿真实验,结果表明该机制在需求水平较低时能够明显改善收益,且保护长途票额.该机制不仅可获得实时动态控制策略,而且通用性好,还可利用历史数据进行参数学习与更新,实现更为精细地连续优化.     

基于旅客选择行为的高速铁路平行车次定价策略

考虑运行在同一OD上的高速铁路平行车次,现行高铁票价固定,即不能反应平行车次间的差异化,也无法与旅客需求状况相适应,最终造成平行车次间上座率的失衡和收入的损失.鉴于此,本文借鉴多产品定价的思想,利用MNL模型来描述旅客购票过程的选择行为,并以平行车次的整体收入最大化为目标提出了3种定价策略.最后以京沪高铁为案例背景,对旅客购票过程的最优票价路径及3种定价策略的效率进行了分析.结果表明,3种定价策略均能有效提高售票收入,且差别动态定价策略表现最优.本文研究内容为高速铁路平行车次的定价决策提供了科学依据.     

考虑收益管理的高铁平行车次动态差别定价

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据,利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分,得到旅客对平行车次不同服务属性,如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度,并对其进行量化;引入收益管理,以多列车整体收益最大为目标,构建平行车次动态差别定价模型,并设计模拟退火算法进行求解;最后,通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比,所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点,提高铁路客票总收益,为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

基于偏好顺序集的非补偿式铁路旅客选择行为估计方法

精细化需求预测是铁路提高收益的重要基础.本文考虑了铁路产品属性对于旅客选择行为的影响,构建具有一定偏好顺序的产品集合来表征不同类型的旅客.在此基础上,利用客票存根及余票数据,建立预售期内旅客选择过程的极大似然函数,求解得到不同旅客类型的出现概率.首先通过仿真算例验证了模型的计算可行性,然后通过实证数据,估算了北京南至上海虹桥方向不同旅客类型在各时段的出现概率,进一步统计得到旅客在不同时段下铁路旅客buy-up行为概率及属性敏感度的变化,并提出一些可用于优化售票策略的建议.     

基于收益管理的高铁票价和座位控制的研究

座位存量控制和动态定价是实现高速铁路收益管理的两大核心理念.在分析高速铁路客票价格和座位存量控制的经济效益基础上,双层规划模型能描述对不同时段各次列车旅客票价和座位存量控制的优化模型.该模型为合理制定铁路客票价格和座位存量控制策略提供一种解决方法,能使铁路客运管理部门实现总收益的增加.     

基于区间概率偏好的随机格序群决策方法

为解决偏好优劣关系具有随机性,且随机事件的概率采用区间值描述的随机格序群体决策问题,提出了一种基于专家偏好服从某种区间概率分布的决策方法.将决策者对方案的偏好描述由优于、劣于、等价和不可比4种关系拓展为优于、劣于、等价、无法比较但有上确界、无法比较但有下确界、无法比较但既有上确界又有下确界、不可比7种偏好关系,并结合区间概率的概念、性质和区间数的运算规则,定义了格上偏好关系的概率分布.然后确定方案对偏好关系的概率最大化目标函数,结合优先原则和集结规则,将个人偏好集结成群体偏好.最后,通过案例给出该决策方法的具体步骤,说明了该方法的可行性.     

基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题,本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异,考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式,构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型,分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余,以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围,并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下,补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余;当货主的价格敏感系数低于特定临界值时,补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量,故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现,当运营平台的单位运输成本满足一定条件时,采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。     

基于柔性时间窗的地铁货物车厢配置与装载优化

为缓解城市道路拥堵,提高城市物流系统周转效率,提出了利用地铁线路在非高峰时段开展货物运输;基于客货共载运输模式,在满足乘客出行需求的前提下,推算了各列车最多可挂载的货物车厢数,在此基础上进行货物车厢配置与装载方案优化;以列车货物车厢配置计划与货物装载分配方案为决策变量,考虑货物送达柔性时间窗与容量限制的约束条件,以配送服务惩罚和货物车厢挂载成本最低为目标,构建了整数线性规划模型,并利用CPLEX优化软件进行模型求解。试验结果表明：为满足4类不同送达时限货物运输需求,方案共配置货运车厢42节,运营总成本为16 970元;随着延迟送达惩罚系数增大,货物延迟送达率呈快速降低趋势,当延迟送达惩罚系数由5元·h^-1增加到100元·h^-1时,延迟送达率由22.50%降至8.75%,随着提前送达惩罚系数增大,货物提前送达率同样呈现快速降低趋势,当提前送达惩罚系数由0增加到40元·h^-1时,提前送达率由37.50%降低至3.75%,说明构建的模型对货物服务时效反应较为灵敏,同时有效满足货物送达服务时限要求;当某类货物惩罚系数增加时,该货...     

客票数据“受限”条件下旅客选择偏好估计

深入研究客运市场需求,是有效开展客运产品营销工作的前提.区别于既有的以问卷调查为基础的旅客选择行为研究,本文利用客票销售数据研究铁路客运产品选择偏好的估计方法.该方法考虑了部分时段部分列车在供不应求情况下,客票存根数据难以反映旅客真实选择行为的特点,根据预售期内各产品的实时余票数据,对预售期进行划分,建立了分时段的极大似然函数.针对所构建的似然函数,利用EM算法处理流失客流不可获知的问题,从而估计旅客选择偏好.通过实例,估计了徐州东至南京南方向旅客对京沪高铁客运产品的选择偏好.该方法以日常销售数据为基础,能够及时获取旅客选择偏好,具有较强的时效性,可为铁路日常营销工作提供参考.     

基于批量订购的铁路集装箱货运多等级运价研究

铁路集装箱货运发展迅速,在铁路货运中占比逐渐增大.当前铁路总公司没有针对 大批量订购采取优惠折扣,导致部分客户转向其他运输方式.针对这个问题,设计了多等级运 输价格策略来吸引大客户,建立了铁路集装箱货运收益最大的动态价格模型,求解出各订购 量对应的最优价格等级.本文以大朗到大红门的集装箱货运班列为例,求解出不同时刻各订购 量的最优等级运价.通过对比优化前后的结果,证明了该模型可以显著提高铁路集装箱运输的 收益.     

前言

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据,利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分,得到旅客对平行车次不同服务属性,如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度,并对其进行量化;引入收益管理,以多列车整体收益最大为目标,构建平行车次动态差别定价模型,并设计模拟退火算法进行求解;最后,通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比,所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点,提高铁路客票总收益,为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

基于非集计理论的高速铁路旅客乘车选择行为研究

为研究高速铁路旅客乘车行为选择机理,以非集计离散选择模型理论为依据,分析旅客乘车选择的影响因素,结合2013 年京沪高速铁路旅客出行RP调查数据,以G类高速列车和D类高速列车作为旅客乘车方式选择肢,设置影响旅客乘车选择的特性变量,即旅客主体特性、出行特性、列车服务特性及相应的取值方法,建立旅客乘车方案选择MNL模型.运用SPSS对模型参数进行标定,结果表明,公费出行、月收入较高及出差的旅客偏好选择G类高速列车;自费出行、月收入较低及旅游探亲的旅客偏好选择D类高速列车.上述结论与调查结果基本一致,命中率等参数的计算亦验证了模型的有效性.