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Gallego教授模型的实质就是通过设置可召回票调整低价舱位可销售的舱位数量，弥补130 由于高价舱位预测需求大于实际需求造成高价舱位座位虚耗带来的收益损失。Gallego教授的这个可召回机制下的收益优化模型，对可召回机制的收益未作具体分析，模型也仅仅讨论了在两个票价等级下的情况，没有考虑No-Show、超订等情况。Gallego和Kou于2008年[14]重新构建了一个二阶段整数随机规划模型，并给出了最优的可召回票分配数量和召回补偿价格所满足的一阶条件，同时指出这种二阶段可召回机制对于高需求航线销售旺季的舱位控制135 起到了积极的作用，可以有效提高2%-4%的航空公司收益。 在国内，南京航空航天大学的朱金福[15]、周艳[16]、高强[20]等首先展开了对航空收益管理舱位控制可召回机制的研究。朱金福和周艳等[15,16]推导了高需求下召回时补偿和召回前补偿的期望净收益增量公式，以及低需求下召回前补偿的净收益增量公式，同时推导了几种情况下期望净收益增量大于零的条件。但他们的模型同样未考虑取消、No-Show以及顾客选140 择行为等因素，并且模型只讨论了一个价格等级的情况，对于多票价等级多航段下的动态可召回机制问题未进行研究。高强[20]在航空公司舱位优化分配的基础上，建立了可召回票数量控制模型，并给出了求解的方法。此方法可以很好的与现有收益管理系统结合，模型的算法比较简单，能够对航空公司在可召回票的数量控制上提供决策支持。 钟之阳和李金林[13,17,18,19]在Gallego模型的基础上，扩展到多个票价等级，并与传统的145 折扣促销模型进行了比较。他们同时还考虑了乘客选择行为、超订和拒绝登机成本等因素，运用动态规划方法建立最优模型并求解。利用金融期权的基本理论，建立了基于实物期权方法的可召回票收益管理模型，并运用有限差分方法对此模型进行了求解。 1.3 不定期机票 不定期机票是指航空公司在出售机票时，只对机票标明起始地与乘机日期而不明确具体150 航班，到接近起飞日期的时候，航空公司根据该起飞日期出发各航班的销售情况，通知乘客可以乘座的航班[20,21]。Gallego和Philips在2004年[22]提出了一种航空收益管理舱位控制的“灵活产品（Flexible Products）”，这是对不定期机票的最早研究。他们将两个航班的机票销售分为两个阶段：在第一个阶段，航空公司以折扣价销售两个航班的机票，同时以超低价销售部分“灵活机票”；第二个阶段，航空公司确定灵活机票在两个航班之间的分配，并以正常价155 格继续销售机票。 目前不定期机票在国外航空公司已经开始普遍得到实践，在国内如海南航空公司推出的“旅行管家”以及深圳航空公司推出的“超值候补”和“自由三折行”等产品也属此类。航空公司在出售不定期机票时，一方面必须科学地决策这种不定期客票的销售数量；另一方面还需要在航空公司承诺的期间内给予合理的安排[13,20,21]。 160 不定期机票虽然已经在航空公司的收益管理实践中开始运用，但相关的理论研究相对较少。Gallego和Phillips[22]建立了两阶段两个航班情况下的灵活产品销售模型，给出了不允许超订和允许超订两种情形下灵活产品（Flexible Products）和固定产品（Specific Products）的最优预订限制的简单算法： 在不允许超订时，最优期望收益表示为： 165 ,(,,)max(,)..0,,,ABABABbbjjABABhrrcHbbstbrjABbbcbbZ (3) 在允许超订时，最优期望收益表示为： ,ˆˆ(,,)max(,,)..0,,,ABABABbbjjABhrrcHbbcstbrjABbbZ (4) 其中，(,)min(,)min(,)ABAAABBBHbbfEDbfEDb (5) ˆ(,,)(,)(min(,)min(,))ABABAABBHbbcHbbdEDbDbc (6) 170 式(3)-(6)中各符号含义如下：,ABrr表示在第一阶段销售结束后当不考虑灵活机票的销售时航班A与B分别剩余的座位容量；,ABbb表示在第二阶段销售期间两航班座位的预订限制水平；c表示第二阶段初航班A和航班B剩余的座位容量总数（第一阶段售出的灵活机票数也要扣除）；,ABff表示两航班在第二阶段的票价；,ABDD表示第二阶段乘客对两航班机票的需求。 175 在文[22]中，Gallego教授还得到了基于booking-by-booking的灵活产品与固定产品最优预订接受量的动态规划公式。文中通过理论分析和数值仿真特别指出，在合理假设的前提下，在即使没有退订与No-Show的情况下，总的最优的预订限制可以超出航班舱位的总容量。这为我们对超订的理解提供了新的视角。文章还将提供灵活产品的舱位控制机制与不提供灵活产品的情形相比较，指出航空公司销售灵活产品可以同时获得扩大需求和风险合并的双重180 效果。 Gallego、Iyengar和Phillips等[23]将灵活产品的研究扩展到了网络收益管理情形。他们的研究分两种情形：一种是乘客对每类产品的需求是独立的和外生的；另一种情形是乘客对每类产品的需求由某种乘客选择模型驱动。他们指出，两种情形下的随机优化问题的最优解都可以由一个确定性线性规划的最优解近似逼近。独立需求情形下的确定性线性规划问题的185 计算量适中；乘客选择模型驱动情形下，相应的线性规划问题的计算随变量的增多呈指数式递增。不过，文中指出，对于一类特定的乘客选择模型，线性规划问题可以利用列生成算法有效地解决。 在国内，陈剑、肖勇波等[24]研究了不定期机票在各航班上分配结束后，两个航班间的舱位控制问题。他们将使用了不定期机票的机票销售过程分为了五个阶段：确定提前销售的190 不定期机票的数量、动态控制两航班的机票销售、安排不定期机票持有旅客的行程、动态控制两航班的机票销售、一个航班结束后动态控制另一个航班的机票销售。主要研究了后两个阶段的舱位控制决策，没有对不定期机票的优化控制进行研究。高强[20]在不考虑No-Show和需求独立两个假设条件下建立不定期机票的最优化模型，将Gallego的模型推广到了多航班情形，对多个航班的两个阶段的舱位分配进行了计算，但该模型只是无超订情况下的静态195 分配方法，而且没有考虑到乘客的选择行为和航空公司的竞争因素。倪蕾等[21]同样将Gallego的模型推广到多航班情形，将不定期机票销售的第二阶段看作一个动态过程，研究了第二阶段多航班座位的动态分配，给出了递归算法。此外还没有关于不定期机票其他方面的研究。 1.4 等待票机制 等待票机制也称为备用预订（Standbys）[25,26]机制，是指以很高折扣出售的预订，它让200 乘客在“空间允许”的情况下可以获得服务。2005年新加坡航空公司首先采用等待票机制进行舱位控制[20]。 当乘客提出订票时，如果对应的子舱已经关闭，航空公司可以询问乘客是否愿意等待一段时间，如果在这段时间内有票，航空公司将优先满足乘客要求。在等待时间结束之前，航空公司也可以随时通知乘客无需继续等待。等待表制度使得航空公司对未来的需求205 有了更好的适应能力。但是也带来另外一个问题：如果使太多的乘客在等待之后的结果是一无所获，将使航空公司的声誉受损。同时，这种机制通常需要用极高的折扣才会卖出去，对于航空公司接受过多预订而需要拒绝一些乘客登机的情况没有任何帮助。在旺季时候，等待票制度还会给航空带来很大麻烦，因为那些临时改签和持有等待票的乘客都需要航空公司来安排未来航班让他们到达同一目的地。因此等待票机制面临的最大难题是如何210 合理决策等待票销售的数量及等待期的长度[13,20]。 等待票机制是2005年新加坡航空公司首先采用的，学术界对这一方法也是刚刚开始关注。目前只有高强[20]对等待表长度的优化控制问题进行了初步研究。这个模型对航空公司的舱位控制决策起了一定的指导作用，但该模型本身还有许多不足之处，例如该模型只是根据目前的销售情况决定当前时刻最优的等待表长度，而没有从整个销售过程来考虑当前215 时刻的最优等待表长度。而且该模型也没有考虑等待表中的乘客中途放弃等待以及各子舱乘客的等待时间是一个随机变量时时等待表的长度设置问题。另外，该模型的舱位设置不是按照嵌套方式给出的，而航空公司在实际进行舱位控制时均是按照嵌套方式进行的，因此有必要讨论在嵌套方式下等待表长度的设置问题。所有这些不足都是关于等待票舱位控制机制需要进一步研究的问题。 220 1.5 驱赶策略 如果某个航班在后面的订票阶段，到达了很高票价的需求，那么航空公司可能采取驱赶策略[25]。也就是说，如果有一些意想不到的高票价需求出现时，航空公司就会采取超订，其目的是拒载那些买低价票的乘客，以便把座位腾出来让给买高价票的乘客。因此，只有当全价乘客登机获得的收益超过“驱赶”低价乘客造成的损失时，采用驱赶策略才有意225 义。当然，这些损失包括所有的罚金和可能引发的不满意成本（Ill-will Cost）。在过去，航空公司并不愿意出现这种情况而进行超订，即驱赶低价乘客而保证高价乘客登机。但是，由于各大航空公司竞争日益激烈，随之而来的低折扣票也越来越多，很多航线上平均全价票甚至是最低折扣票的7倍[27]，甚至更多。因此在这个情况下，实施驱赶策略对于很多航空公司来说变得越来越有经济意义。但目前，只有部分航空公司在尝试使用这一舱位控制230 策略，理论上的研究，除Gallego和Lee（2004）[28]有所涉猎外，几乎还是空白。 1.6 最后一分钟折扣机制 最后一分钟折扣机制是近来才出现的一种柔性舱位控制机制。通常，航空预订的票价随着航班起飞时间的靠近而趋于上升，这是因为航空公司根据以往经验，后期预订的乘客比早期预订的乘客对价格的敏感度低。但是，越来越多的航空公司开始使用最后一分钟超高折扣235 来出售即将闲置的座位，以获得远大于边际成本的收益[25]。 比如，由Travel Holdings公司于1996年创建的服务器遍布美、英、德多国的网站www.lastminutetravel.com就专门为即将离港的飞机出售高折扣机票。但是，为了限制蚕食效应，很多航空公司、酒店和汽车租赁公司仅通过隐蔽的不透明的渠道提供最后一分钟折扣，如通过网站www.priceline.com和网站www.hotwine.com提供一部分最后一分钟折扣信息等240 [13,25]。 最后一分钟折扣机制在其他行业也有应用，古典音乐会和歌剧在所有座位都卖完的情况下，常常以很高的折扣的出售站票[13,25]。除一些实践上的应用外，与驱赶策略类似，最后 分钟折扣舱位控制机制在理论上的研究还相当匮乏。 1.7 重新安排航班机制 245 重新安排航班机制最先由Replane公司提出。在Replane理念下，航空公司若知道需求比预计的要高时，将会与相同航班上的乘客通过网络或电话进行联系给他们提供一定补偿，让他们乘坐下一次航班。比如，对每一位被通知“重新安排航班”的乘客提供100美元不等的补偿，让他们乘坐其他航班到达相同目的地，从而为愿意支付500美元的乘客腾出座位[25]。Replane这一舱位控制机制与前述各种控制机制之间有一定的替代性和互补性。 250 原创学术论文网Tag：代写论文 论文发表 管理论文 代写代发论文 |
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