登记入住概率分布已知条件下酒店客房的超售策略研究

互联网的普及应用,使得酒店客房传统的销售模式不断被网络的销售模式所取代,网络预订已成为酒店客房销售的主要方式。但网络预订需求的不确定性,No-Show现象时常出现,酒店空房率居高不下,直接影响了酒店的营业利润。为提高酒店客房的入住率,酒店管理者往往在预订期内采取超售策略,以弥补因游客No-Show给酒店带来的损失。本文假设旅客登记入住率r概率分布已知情况下,通过最大化期望收益优化处理模型,得出酒店客房最优的超订水平,在此基础上,对酒店最优超订水平的影响因素进行了灵敏度分析。

基于随机规划的高铁列车超售策略分析

高铁列车超售策略需要基于客流出行行为和列车能力确定合理的超售数量。当超售数量少于购票后弃乘旅客数量,会造成列车空座损失。超售数量过多,会造成部分旅客被拒载,产生拒载成本。为确定合理的超售数量,探究影响列车运营收益和超售数量的关键因素,对高铁列车超售优化问题和超售策略规律进行研究。考虑旅客的弃乘概率和超售条件下的拒载概率引起的不确定性,将铁路超售净收益细分为客票收益、退票收益和拒载成本3个部分,综合考虑铁路运营收益和社会声誉,以最大拒载概率和最大超售率为约束条件,建立以铁路超售净收益最大化为目标的基于随机规划的非线性整数规划超售模型。并采用具有全局寻优能力的遗传算法求解,优化确定最佳超售数量。结合算例对高铁列车超售策略进行分析,在超售策略下列车的收益提高约3.58%。对弃乘概率、最大拒载概率、最大超售率和单位拒载成本4个重要参数进行灵敏度分析,结果表明:随着弃乘概率的上升,超售收益先增加后降低,弃乘概率较大时采取超售策略会面临着较大的拒载风险;控制最大拒载概率与最大超售率会对超售净收益和超售数量起到相似的影响作用;若加大企业的拒载成本,会使超售策略面临较大的风险,超售数量和超售净收益均会呈下降趋势。

采用超售策略的在线订单配送时隙运能分配

为解决电商订单取消行为导致的配送资源浪费问题,根据消费者对时隙价格的偏好建立Logit模型,通过机会成本确立时隙运能超售点,采用强化学习结合时隙运能分配特点研究订单取消行为下的时隙运能超售策略。模拟结果证明:强化学习能使订单运能均匀分配;相比传统方式,采用超售策略能够提高总收益,在最优超售点下总收益最大。利用该模型可得出不同订单取消率下的最优超售点以及收益增加率,为商家制定相关销售和运输策略提供参考。

机票销售中的超售策略研究

航空公司在机票预售过程普遍存在“超售”情况，即预售数多于机舱实际座位数，从而当有乘客因故未能按时登机时，航空公司便可降低损失或利用这部分座位增加额外收入。但当所有持票乘客都希望登机时，便会引发矛盾，航空公司需要采取补偿措施挽回声誉。本文对于影响机票销售的因素进行了分析。通过对经济利益和社会声誉的评估，建立一个双目标规划模型，以期获得最佳的超售数，并通过matlab软件进行数值计算。并在此基础上，针对航空公司可能采取的实施策略，对模型进行了适当的拓展，从而使模型更贴近于现实情形。

停车场车位调度管理系统的功能分析

通过对实际生活中存在的若干停车问题的分析,结合计算机技术的应用建立一个停车场车位调度管理系统,本文针对系统的功能详细分析。