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.     

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.     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为,拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级,结合偏好序模型的特点,通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制,同时,在一定范围内优化各客票等级的票价,实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上,采用偏好序选择概率、到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序,以各客票产品停售时间和票价作为决策变量,建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型,并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验,结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比,联合优化方案可提升期望总收益约4.54%;不同需求水平下,联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案;期望总收益随着转移购买概率增加而增加,且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

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。     

基于旅客分类和价格敏感性分析的长途客运三级定价策略

针对公路长途客运定价、服务水平单一的情况,基于一定假设构建了一个长途客运三级定价模型,并对其经济敏感性进行了分析.得出根据不同的旅客群体及服务水平要求,制定不同的票价,可以挖掘公路客运业更大的潜在乘客价值,对提高客运企业经营和管理水平有一定理论意义和实用价值.     

不确定需求下铁路集装箱动态定价研究

针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型.首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络.需...     

基于收益管理的季节性商品动态定价策略

以期望收益最大化为目标,研究了基于收益管理的季节性商品的定价策略,给出了在有用户保留价格情况下连续时间定价策略模型,并求出了需求为泊松过程和用户保留价格为指数分布时的最优解.算例分析表明:最优价格是初始库存的递减函数,是潜在购买率和销售时间段的递增函数;期望利润是初始库存和剩余销售时间的递增函数,同时边际期望利润是初始库存的递减函数.     

双层规划模型在沪宁城际铁路客票价格优化中的应用

以沪宁城际铁路7个OD(origin-destination)对为问题研究和分析的对象,对不同时段各次列车上座率的历史数据进行了统计分析。根据收益管理差别定价的基本思想,构建了双层规划模型,定量分析了在基于收益最大化的情况下合理分配客流的差别定价方法,并在给定条件下进行了计算,结果表明在收益增加的情况下可以有效均衡客流。     

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.     

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.     

停站约束下多列车运力分配与定价联合决策模型

基于收益管理的思想将铁路货运市场分为合同市场和自由市场,针对铁路运输网 络中每个OD,合同市场的运力需求服从正态分布,自由市场的运力需求表现为价格的反应函 数并辅以随机变量来反映需求的波动性.同时考虑列车的停站约束条件,以列车的停站方案、2 个市场运力分配方案和自由市场的运价为决策变量,构建多列车运力分配和定价联合决策的 混合整数概率非线性规划模型,利用粒子群算法对模型求解,通过算例验证了模型和算法的 有效性.最后以双市场统一定价策略为对比方案,结果表明,本文所建立的模型可有效提高收 益,且自由市场需求波动越大,收益优化越显著.     

基于收入最大的市郊铁路组合票价制定方法

为获得最佳市郊铁路组合票价制定策略,利用SPSS软件拟合市郊铁路票价与客流量的关系式,通过不同票价折扣获得对应的客流量值,建立基于收入最大的组合票价方案比选模型.以成灌市郊铁路为例进行模型验证,分工作日和节假日、按不同时间段和年龄段分别进行票价组合设定,结果表明:工作日低峰期适当票价折扣、高峰期保持票价不变或小幅度提高票价是最佳组合票价形式;节假日低峰期小范围票价折扣或保持票价不变、高峰期适当提高票价或保持票价不变,是最佳组合票价形式;18岁以下未成年人和56岁及以上老年人适度票价折扣、提高[18,56)岁旅客的票价,是最佳的分年龄段组合票价形式.     

基于多叉树的延误高速列车运行优化调整方法

高速列车高密度的运行模式,使列车运行对延误的敏感度非常高.因此,延误高速列车运行调整成为一个重要的研究问题.本文基于高速铁路列车运行特点,建立了高速铁路列车运行关系模型.在此基础上随机添加列车延误,设计区间加速、按图行车、减少停站时间、减少越行、增加越行、按最小间隔时间顺延及按延误时间运行等 7种列车运行调整方法.以各列车在各车站的总延误时间最小为优化目标,建立延误高速列车运行优化调整模型,并设计了基于分阶段多叉树的延误高速列车运行优化调整算法以实现延误后列车运行的调整,从而得到最优调整方案及列车在各车站的延误总时间.最后以京沪高速铁路实际运行图作为案例进行计算分析,证明该模型和算法的有效性和可行性.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.