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基于深度强化学习的高铁客票动态定价算法
1
作者
毕文杰
陈功
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第4期228-235,261,共9页
为了解决需求函数未知情况下的高铁客票动态定价问题。以最大化单列车期望收益为目标构建Markov多阶段决策模型并设计DQN(Deep Q Net)强化学习框架寻找动态定价最优策略。算法以当日收益为奖励,通过神经网络来逼近所有状态-动作组合的...
为了解决需求函数未知情况下的高铁客票动态定价问题。以最大化单列车期望收益为目标构建Markov多阶段决策模型并设计DQN(Deep Q Net)强化学习框架寻找动态定价最优策略。算法以当日收益为奖励,通过神经网络来逼近所有状态-动作组合的期望最优收益。为验证算法性能,基于市场动态和旅客行为,开发高铁客运需求模拟系统并进行仿真实验。实验结果表明,智能体动态定价策略可以在不同需求水平下灵活调整价格,其性能接近理论上界并且显著优于对比策略。
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关键词
收益管理
高铁客票定价
动态
定价
动态规划
强化学习
环境模拟算法
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职称材料
题名
基于深度强化学习的高铁客票动态定价算法
1
作者
毕文杰
陈功
机构
中南大学商学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第4期228-235,261,共9页
基金
国家自然科学基金项目(71871231,91646115)。
文摘
为了解决需求函数未知情况下的高铁客票动态定价问题。以最大化单列车期望收益为目标构建Markov多阶段决策模型并设计DQN(Deep Q Net)强化学习框架寻找动态定价最优策略。算法以当日收益为奖励,通过神经网络来逼近所有状态-动作组合的期望最优收益。为验证算法性能,基于市场动态和旅客行为,开发高铁客运需求模拟系统并进行仿真实验。实验结果表明,智能体动态定价策略可以在不同需求水平下灵活调整价格,其性能接近理论上界并且显著优于对比策略。
关键词
收益管理
高铁客票定价
动态
定价
动态规划
强化学习
环境模拟算法
Keywords
Revenue management
High-speed rail tickets pricing
Dynamic pricing
Dynamic planning
Reinforcement learning
Environment simulation algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的高铁客票动态定价算法
毕文杰
陈功
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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