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基于强化学习的航班动态定价研究
1
作者
朱星辉
赵谦
+2 位作者
陈欣
简露露
梁龙文
《航空计算技术》
2025年第2期1-5,共5页
旅客订购机票时具备票价提醒功能,为了减少由于旅客行为差异而产生的经济损失,在对航空公司进行航班动态定价售票研究中,增加了旅客行为的考虑。将旅客分为两类:耐心型和短视型。耐心旅客倾向于等待票价降至其心理预期,而短视旅客则根...
旅客订购机票时具备票价提醒功能,为了减少由于旅客行为差异而产生的经济损失,在对航空公司进行航班动态定价售票研究中,增加了旅客行为的考虑。将旅客分为两类:耐心型和短视型。耐心旅客倾向于等待票价降至其心理预期,而短视旅客则根据当前价格迅速做出决策。在市场环境中模拟不同类型旅客购票行为,将航班动态定价建模为马尔可夫决策过程(MDP),应用DQN、ARS和PPO强化学习算法来解决复杂市场中的定价问题。结果显示,PPO算法在处理复杂环境时更加稳定且能获得较高收益。根据评估后的平均定价策略得出,航空公司的定价应随市场中存在的不同类型的旅客数量进行调整。
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关键词
强化学习算法
收益管理
旅客行为
动态定价
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题名
基于强化学习的航班动态定价研究
1
作者
朱星辉
赵谦
陈欣
简露露
梁龙文
机构
南京航空航天大学
南京财经大学
出处
《航空计算技术》
2025年第2期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金项目资助(52302391)。
文摘
旅客订购机票时具备票价提醒功能,为了减少由于旅客行为差异而产生的经济损失,在对航空公司进行航班动态定价售票研究中,增加了旅客行为的考虑。将旅客分为两类:耐心型和短视型。耐心旅客倾向于等待票价降至其心理预期,而短视旅客则根据当前价格迅速做出决策。在市场环境中模拟不同类型旅客购票行为,将航班动态定价建模为马尔可夫决策过程(MDP),应用DQN、ARS和PPO强化学习算法来解决复杂市场中的定价问题。结果显示,PPO算法在处理复杂环境时更加稳定且能获得较高收益。根据评估后的平均定价策略得出,航空公司的定价应随市场中存在的不同类型的旅客数量进行调整。
关键词
强化学习算法
收益管理
旅客行为
动态定价
Keywords
reinforcement learning algorithms
revenue management
passenger behavior
dynamic pricing
分类号
F562 [经济管理—产业经济]
V35 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化学习的航班动态定价研究
朱星辉
赵谦
陈欣
简露露
梁龙文
《航空计算技术》
2025
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