民航收益管理要素綜合研究

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1、民航收益管理要素綜合研究作者：1、南京航空航天大學民航學院2、浙江工商大學計算機與信息工程學院席衛東1喬兵1朱劍英1郭文英2內容摘要：本文對民航收益管理要素進行綜合研究，應用計算機和數學方法動態構造民航收益管理系統中的需求預測模型，探求航班收益最大化。仿真運算結果顯示瞭該研究方案的有效性關鍵詞：收益管理仿真價格存量控制預測民航收益管理內涵及研究背景民航收益管理是指通過運用預測和優化等科學決策理論和手段，制定價格和座位優化配置策略，平衡供需，使航班收益接近最大化。機票定價和座位存量分配是航空公司收益管理研究的兩個主要因素收益管理在中國是一個起步晚、研究少的領域。1972年Lit

2、telwood提出收益管理的概念後，國外進行瞭大量關於收益管理的研究，航空公司的收益也隨著研究的應用而得到顯著提高。以往大多數研究建立在彼此獨立的單航段基礎上。隨著研究的深入，涉及多航段及整個航線網絡的研究逐步增多。在對收益管理方面的研究進行回顧後發現一個現象，就是價格結構預先確定的座位存量控制研究占瞭絕大部分，而關於定價的研究很少。1999年McGill和VanRyzin對收益管理的普遍問題和相關研究進行瞭廣泛地總結，更是指出價格與座位存量控制的綜合研究應得到更多的關註基於以上背景，加上當前計算機與互聯網迅速發展的現狀，文章中提出瞭價格與座位存量控制整合研究的新方法，改變以

3、往機票固定價格為浮動價格，將仿真算法、遺傳算法應用其中，構造民航收益管理系統中需求預測模型和優化模型，在此基礎上根據收益最大化原則，動態而且同時確定最合適的價格與座位存量分配方案基於數字仿真的需求模型應用仿真算法預測需求，要確定需求概率分佈。多數研究認為,旅客需求近似可用正態分佈描述，也有的認為是用威佈爾或其他分佈。事實上，由於每個航班受到所處的社會、經濟和文化等各種復雜外界因素的制約，其需求概率分佈具有多樣性要達到收益管理系統中市場預測需求的目的，必須分析各航班售票期內每天各等級艙位的售票歷史數據。由於一年中淡旺季的交替變化，一周內每天及不同節假日、一天內不同時段的航班座位

4、需求量都不一樣，相同時段航班不同的機型需求不一樣，不同的航線需求也不一樣，所以在進行數據統計時，必須充分考慮民航旅客運輸市場的時間特征對市場需求的影響，進行歸類分析。同時，由於每年需求的增長趨勢，在分析歷史數據時，應重點關註最近數據，尤其關註正在銷售的數據，以便實時與實際需求相符仿真方法的基本思路是：對每個艙位等級歷史數據進行分析，擬合以確定旅客需求量的概率分佈類型。根據抽樣公式對每個等級座位的旅客需求作多次重復、獨立的隨機抽樣。然後根據所預測的需求求解浮動票價和座位存貯控制問題基於遺傳算法的優化模型遺傳算法是一種快速優化算法，它通過選擇、交叉和變異等操作，產生新一代群體,直

5、到獲得滿意的結果。利用仿真得到的需求數據可以構造需求量隨價格變化的函數，利用該函數，既可用求導方法，也可將該函數與價格因子之積作為適應度函數用遺傳算法取得最優票價和所分配的座位數。在遺傳算法的編碼過程中，將上次的售票價格、價格浮動范圍的最大和最小值納入編碼基因，以加快尋優速度。通過價格波動，可將機票波動價格控制在可以使收益最大化的水平上座位分配從最高一級艙位開始，直至剩餘座位分配完畢，便不再向低一級的艙位分配。由於座位分配按照收益最大化原則實時變化並首先滿足高等級艙位，可以不再如其他收益管理系統那樣考慮艙位嵌套。需要說明的是，由於每一個航班均有稱為NO-SHOW的訂票而未登機

6、現象，並且每個航班因此而采取的超售量不同，因而可供分配的座位數應為實際容量與最大超售量之和方案的仿真檢驗本研究用仿真實驗與1999年夏季周五的北京一香港CA109航班Y艙的實際訂票數據進行比較，實驗效果明顯，9月3日航班最後20個售票日實驗收益為107029元，而原固定票價的實際訂票由於偏離其當時預測需求較大，收益為-66990元。9月10日航班最後20個售票日航班實驗收益為175442元，而原固定票價的收益為92400元。比較可以看出實際數據與預測數據相差越大，經過波動價格調整後取得的調整收益越髙同時對價格和存量控制進行規劃並實時調整，可以及時應對各種市場因素的擾動，吻合市

7、場需求，有助於收益更為貼近最大化，也達到更為市場化的目的。但是仿真運算，需要大量歷史數據作支撐，對於歷史數據較少的航班，仿真預測需求不合適，應改用其他預測方法。由於各艙位等級需求量實際上彼此存在一定的相互影響，所以，還需對各艙位等級之間需求概率的影響情況進一步深入研究。