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Joern Meissner, Arne K Strauss
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| Abstract |
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Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur Lösung des Network Revenue Management Problems unter Berücksichtigung des Kundenwahlverhaltens in einer Approximate Dynamic Programming Formulierung, welche die Wertfunktion des Markov-Entscheidungsprozesses mit einer konkaven, über die Lagerbestände der Resourcen separablen Funktion annährt. Dieser Ansatz spiegelt das Gesetz des abnehmenden Grenznutzens bezüglich der Lagerbestände wider und gestattet bessere Approximation der Wertfunktion im Vergleich zu anderen aktuell verfügbaren Methoden.
Unser Modell erlaubt beliebige Aggregation von Lagerbeständen zum Zwecke der Reduktion der Rechenanforderungen, liefert obere Schranken an den optimalen erwarteten Umsatz welche beweisbar kleiner sind als jene resultierend aus bisherigen Lösungsmethoden, und asymptotisch optimal ist bezüglich linearer Aufskalierung von Kapazitäten, Nachfrage und Zeithorizont. Numerische Experimente für das Multinomial Logit Modell mit disjunkten Betrachtungsmengen zeigen, dass unser Ansatz einen guten Ausgleich zwischen Lösungsqualität und Laufzeit für praxisrelevante Problemgrößen ermöglicht und zu Politiken führt mit signifikant höherem erwarteten Umsatz als Politiken anderer aktuell verfügbarer Modelle.
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| Keywords |
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Revenue Management, Dynamic Programming, Optimal Control, Applications, Approximate, Wertfunktion, Markov Prozess, Mehrproduktmodell
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| Status |
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European Journal of Operational Research, Vol 216, Issue 2 (January 2012) pp 459–468. |
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| Download |
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http://www.meiss.com/download/RM-Meissner-Strauss.pdf
(331 kb) |
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| Reference |
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BibTeX,
Plain Text |
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