基于粒子群算法的多区间多等级票价座位控制模型研究

论文摘要

随着经济和科技实力的日新月异，基于收益管理理论的服务业收益管理研究数量与日俱增，国内的研究主要仍是集中在对国外收益管理理论的引进和行业上推广方面。同时，我国铁路客运方面座位分配和票价体系仍沿用计划经济时期的办法，即由铁路局根据区段运量的历史数据以及预测数据对票额计划进行分配。这种单一票价体系和计划制的座位分配方式严重影响了铁路的收益和长远发展。根据对文献和相关书籍的梳理和汇集，首先对收益管理的概念进行简单介绍，对收益管理的行业应用特征予以归纳总结，在阐述收益管理预测、定价、座位控制和超售四项主要研究内容的基础上归纳得到收益管理的基本过程。然后在对收益管理单区间两种票价和EMSR基本模型的分析基础上，考虑实际存在的买到全价车票可能产品的不满意因素，加入基于顾客满意度的惩罚函数进行分析，构建了多区间多等级票价的座位控制优化模型。最后，在介绍粒子群算法的原理和流程的基础上，进行基于粒子群算法的多区间多等级票价座位控制模型设计，然后进行算例研究，验证模型的有效性，在分析算例结果的基础上指出模型在铁路运输的应用。通过模型构建和算例研究，可以得出如下研究成果：对多区间多等级票价座位控制模型加入满意度惩罚因子，丰富了座位控制模型的内涵，深化了对座位分配问题的认识；通过对粒子群算法的改进设计及模型算例仿真，得出优化的座位分配原则，证实了模型在总收益提高及合理分配座位方面的显著效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 相关文献综述
• 1.2.1 国外研究文献
• 1.2.2 国内研究文献
• 1.3 研究对象及范围界定
• 1.4 研究内容和研究思路
• 1.5 研究方法和技术路线
• 第2章 理论基础
• 2.1 收益管理理论
• 2.1.1 收益管理的概念
• 2.1.2 行业应用特征
• 2.1.3 收益管理内容与过程
• 2.2 座位控制理论
• 2.2.1 座位控制方法
• 2.2.2 座位控制基本模型
• 2.3 粒子群算法
• 第3章 多区间多等级票价座位控制模型的构建
• 3.1 多区间收益问题描述
• 3.2 模型的构建
• 3.2.1 惩罚函数选择
• 3.2.2 模型的基本假设条件
• 3.2.3 多区间多等级票价座位控制模型
• 3.3 模型求解方法分析
• 第4章 模型的算法设计及实现
• 4.1 粒子群优化算法参数设置
• 4.2 粒子群优化算法的改进设计
• 4.2.1 标准 PSO 算法的数学模型
• 4.2.2 标准 PSO 算法的流程及流程图
• 4.2.3 标准 PSO 算法的缺陷
• 4.2.4 改进的 PSO 算法设计
• 4.3 基于 PSO 的多区间多等级票价座位控制模型设计
• 4.3.1 粒子的构造方法
• 4.3.2 座位控制方案寻优过程模拟
• 4.3.3 PSO 算法的伪代码及求解步骤
• 第5章 算例
• 5.1 算例描述
• 5.2 运算过程设计
• 5.3 算例结果及其分析
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
• 附录B 部分源程序清单