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基于策略学习的机票动态定价算法
被引量：
2
1
作者
卢敏
张耀元
卢春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期1022-1028,共7页
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各...
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各票价等级的需求量,而是将机票动态定价问题建模为离线强化学习问题。通过设计定价策略评估和策略更新的方式,从历史购票数据上学习具有最大期望收益的机票动态定价策略。同时设计了与现行定价策略和需求量预测方法的对比方法及评价指标。在两趟航班的多组定价结果表明:相比于现行机票销售策略,策略学习算法在座位收益上的提升率分别为30.94%和39.96%,且比基于需求量预测方法提升了6.04%和3.36%。
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关键词
民航收益管理
机票动态定价
强化学习
策略学习
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题名
基于策略学习的机票动态定价算法
被引量：
2
1
作者
卢敏
张耀元
卢春
机构
中国
民航大学计算机科学与技术学院
中国南方航空股份有限公司信息中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期1022-1028,共7页
基金
国家自然科学基金(61502499)
民航航空公司人工智能重点实验室项目。
文摘
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各票价等级的需求量,而是将机票动态定价问题建模为离线强化学习问题。通过设计定价策略评估和策略更新的方式,从历史购票数据上学习具有最大期望收益的机票动态定价策略。同时设计了与现行定价策略和需求量预测方法的对比方法及评价指标。在两趟航班的多组定价结果表明:相比于现行机票销售策略,策略学习算法在座位收益上的提升率分别为30.94%和39.96%,且比基于需求量预测方法提升了6.04%和3.36%。
关键词
民航收益管理
机票动态定价
强化学习
策略学习
Keywords
Revenue management
Dynamic flight pricing
Reinforcement learning
Strategy learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于策略学习的机票动态定价算法
卢敏
张耀元
卢春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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