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题名基于强化学习的平行航班动态定价
被引量:1
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作者
方园
乐美龙
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机构
南京航空航天大学民航学院
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出处
《华东交通大学学报》
2020年第1期47-53,共7页
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基金
江苏省自然科学基金项目(20151479)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NZ2016109)
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文摘
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
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Keywords
paralle lflights
mixed-type passengers
dynamic pricing
Markov game
reinforcement learning
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分类号
U-9
[交通运输工程]
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