本文關(guān)鍵詞：酒店收益管理的研究進展與前景，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第 ! 卷第 ! 期 ’##$ 年 "’ 月

管 理 科 學(xué) 學(xué) 報 879:;*< 7& =*;*/>=>;6 ?@A>;@>? A; @BA;*

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酒店收益管理的研究進展與前景
陳 旭

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（西南交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，成都 !"##$"） 摘要：對酒店收益管理的內(nèi)涵進行了討論， 從六個方面介紹了酒店收益管理的應(yīng)用特征， 歸納 分析了酒店收益管理的常用研究方法 % 基于酒店收益管理 （包括需求預(yù)測、 超量預(yù)訂、 客房分配 和定價等） 研究進展的介紹與分析， 指出了酒店收益管理的研究發(fā)展方向 % 關(guān)鍵詞：酒店收益；收益管理；需求管理；供應(yīng)分析 中圖分類號：&’() 文獻標(biāo)識碼：* 文章編號："##( + ,-#( ’##$） + ##(’ + #( （ #! 客的機會收益損失 % 由于已訂房顧客可能取消訂 房或因為各種原因沒能前來入住， 過量訂房 （即： 近 .# 年來， 服務(wù)產(chǎn)業(yè)在全世界的經(jīng)濟中獲得 了迅 猛 的 發(fā) 展 % 在 許 多 發(fā) 達 國 家， 乎 -#! 的 幾 /01 和就業(yè)機會是由服務(wù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造的 % 我國正處 在現(xiàn)代化的進程中， 經(jīng)濟發(fā)展也必然會從制造業(yè) 向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變 % 加強以收益管理為核心的服務(wù)業(yè) 運作管理的研究是我國經(jīng)濟發(fā)展緊迫而又重要的 客觀要求 % 而酒店業(yè)， 則是收益管理研究和應(yīng)用的 最重要的領(lǐng)域之一 % 隨著市場競爭的加劇， 酒店客容能力的過剩 和投資回收的壓力日益增大， 有效的管理對酒店 業(yè)從來沒有像今天這樣重要和關(guān)鍵 % 在酒店業(yè)的 運作管理過程中， 根據(jù)不同季節(jié)需求水平的預(yù)測， 酒店為潛在顧客提供了一系列不同的入住率 % 酒 店業(yè)的特殊之處在于： 每個酒店的客房數(shù)目是固 定的， 并且具有很強的時效性 % 這就意味著， 如果 某一客房在某一天沒人入住， 那么該客房當(dāng)天的 收益就為零 % 酒店業(yè)運作管理的職責(zé)在于預(yù)測需 求水平， 確定訂房的價格水平和設(shè)定不同的客房 入住率 % 酒店收益管理的目標(biāo)是通過對不同種類 顧客的客房入住率的有效管理達到最大的客房收 益 % 酒店的經(jīng)理們必須對各種不同的訂房需求做 出反應(yīng)， 以平衡因空房導(dǎo)致的收益損失和臨時顧
收稿日期：’##’ + #. + ’$；修訂日期：’##’ + "# + ’. % 基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目 （(#’(’#’’） % 萬方數(shù)據(jù) 作者簡介：陳 旭 （",($—）男， ， 山東平度人， 管理學(xué)博士， 副教授 %

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引

言

訂房數(shù)量超過客房的實際數(shù)目） 在酒店管理中是 普遍存在的 % 要想做好這點， 需要對不同種類的市
［"］ 場動態(tài)和顧客行為有全面的了解 %

在預(yù)測管理科學(xué)未來 )# 年發(fā)展的時候， 國際 運籌聯(lián)合會主席 2344 指出： ’# 世紀(jì) -# 年代開 從 始研究的收益管理已經(jīng)改變， 并且將會繼續(xù)改變 整個應(yīng)用行業(yè)以及管理科學(xué)和運籌學(xué)學(xué)科的面
［’］ 貌 % 在西方， 特別是在美國， 起源于航空業(yè)的收

益管理已經(jīng)在酒店、 鐵路運輸、 租車服務(wù)和旅游服 務(wù)等眾多服務(wù)行業(yè)領(lǐng)域得到了較廣泛的應(yīng)用 % 然 而在我國， 有關(guān)研究卻剛剛開始， 這對于我國服務(wù) 業(yè)提高管理水平和競爭力， “入世” 迎接 的挑戰(zhàn)極 為不利 % 加強酒店業(yè)收益管理的研究， 不僅對酒店 收益管理的理論發(fā)展具有特殊的意義， 而且對提 高我國酒店業(yè)的收益和服務(wù)水平具有重要的實踐 價值， 在我國加入 567 的背景下更是如此 %

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酒店收益管理的內(nèi)涵
關(guān)于收益管理的定義很多 % 收益管理就是使

酒店在最佳的時機以最好的價格賣最正確的客房 給最 合 適 的 顧 客 的 方 法， 創(chuàng) 造 最 大 的 客 房 收 以

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第3期 陳 旭：酒店收益管理的研究進展與前景 — 7! — ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
［!， 益 "］# $%&’()* 等人在研究了 +,-- 年以來關(guān)于收 益管理的 , 篇文獻后總結(jié)到： 收益管理就是在考

使用的客容能力， 即一定等級和數(shù)目的客房 # 酒店 的客容能力相對固定， 客房的增加需要相當(dāng)?shù)臅r 間滯后， 并且成本高昂 # 在這一點上， 酒店收益管 理類似于日常生活中的報販問題 # 面對不確定的 需求， 報販必須確定批發(fā)多少報紙 # 與此相類似， 酒店的顧客需求也是不確定的， 酒店收益管理必 須確定鼓勵多少顧客來消費固定的客房 # 酒店的顧客能夠被劃分成不同的種類， 如旅 游顧客和商務(wù)顧客等 # 在酒店的收益管理中， 酒店 顧客的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該能夠?qū)㈩櫩偷男枨笄宄胤?類 # 這樣， 基于不同類型的顧客需求采取不同的市 場策略， 以在最大程度滿足顧客需求的基礎(chǔ)上使 酒店的收益最大 # 如： 對于旅游顧客的客房價格可 以低些， 但是應(yīng)該有較長預(yù)訂期限的限制； 對于商 務(wù)顧客的預(yù)訂期限可以不考慮， 但是相應(yīng)地客房 價格應(yīng)該高些 # 另外， 如果對于不同顧客采取不同 的價格折扣是被禁止甚至是違法的情況下， 收益 管理往往就不能很好地應(yīng)用 # 如： 雖然收益管理源 于并廣泛應(yīng)用于西方的航空業(yè)， 但在我國還有濃 厚計劃色彩的” 機票禁折令” 收益管理在航空 下， 業(yè)的應(yīng)用就會受到限制 # 酒店是具有很強時效性的” 庫存” 如果酒店 # 的客房在某一天沒有入住， 該客房當(dāng)天的收益就 為零， 該客房當(dāng)天的價值就永久地消失了 # 酒店的 管理者不可能將今天的客房庫存起來， 放在另外 的時間被顧客入住 # 酒店的客房可以被預(yù)銷售， 即客房的預(yù)訂 # 然 而在客房預(yù)訂的時候， 酒店的管理者又不得不面 對著許多的不確定性， 多少客房可以被用來預(yù) 如： 訂？在不同的提前期里應(yīng)該接收多高折扣的預(yù) 訂？因為 客 房 的 預(yù) 訂 本 身 就 可 能 意 味 著 機 會 損失 # 酒店面臨的顧客需求波動很大， 顧客的需求 在一年的不同季節(jié)， 一個月的不同時段和一周的 不同日期都是變化的 # 酒店收益管理可以通過入 住率和入住價格來調(diào)節(jié)顧客需求的波動 # 如果酒 店的管理者能夠知道即將到來的需求的高峰和低 谷， 就可以更好地進行計劃安排 # 如果一定的客房被入住， 那么這時客房銷售 的邊際成本就較低 # 因為這時員工和酒店的設(shè)施 已經(jīng)運轉(zhuǎn)， 增加一個客房銷售不會增加多少成本 # 相反， 酒店客容能力的增加， 成本就很高 # 例如， 如

慮需求預(yù)測的基礎(chǔ)上通過對客房入住率的調(diào)整來 達到客房收益的最大化 收 # /0’%12* 等人提出： 益管理是一項收益最大化的技術(shù)， 它通過把可得 到的客容能力以優(yōu)化的價格預(yù)先安排給事先劃分 的不同類型的顧客來提高凈收益 # 上述收益管理的定義， 主要是從收益管理的
［3］ ［.］

目的來解釋收益管理的內(nèi)涵， 但是它們沒有明確 地區(qū)分清楚訂房活動在收益管理實施前后的不 同 # 這就使得上述定義不夠全面， 收益管理應(yīng)該從 系統(tǒng)的角度定義清楚收益管理如何使收益管理最 大化 # 這一方面的定義還很少見 # 美國酒店和汽車 旅館 協(xié) 會 4564） 收 益 管 理 給 出 了 如 下 的 定 （ 對 義： 收益管理是用來決定客房價格升降和訂房請 求接收或拒絕的一系列的需求預(yù)測技術(shù)， 以使客 房的收益最大 # 更清楚地解釋 4564 關(guān)于收益管理的定義，
［7］

了收益管理的內(nèi)涵， 但是仍然沒有定義清楚實施 收益管理前后訂房活動的區(qū)別 # $0’)8 基于系統(tǒng)的 分析， 給出了收益管理的如下定義： 收益管理是為 酒店業(yè)主使酒店盈利能力最大化服務(wù)的系統(tǒng)， 該 系統(tǒng)通過基于細分市場的盈利能力的識別， 確定 銷售價值、 價格設(shè)定、 折扣生成、 訂房的過濾準(zhǔn)則 確立以及對過濾規(guī)則的效益與實施的監(jiān)控來達到
［-］ 酒店盈利能力最大化的目標(biāo) # 該定義強調(diào)了收

益管理在酒店盈利能力管理過程的戰(zhàn)略角色， 不 僅強調(diào)了顧客的銷售價值， 而且強調(diào)細分市場的 盈利能力， 實現(xiàn)酒店整體盈利能力的最大化 #

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酒店收益管理的應(yīng)用特征
根據(jù) 9:;)8 等人的研究， 收益管理適用于以

下情況：+）公司的能力 (%<%(:=*） （ （ 相對穩(wěn)定； >） （ 用戶的需求可清楚地分類； !）產(chǎn)品或服務(wù)具有 （ 時效性；"）產(chǎn)品或服務(wù)可以預(yù)銷售； .）用戶需 （ （ 求波動較大； 3）產(chǎn)品或服務(wù)本身的成本和銷售 （ 成本低， 而公司能力的變動成本高 有收益管理應(yīng)用的典型特征 # 酒店業(yè)是典型的能力約束型服務(wù)業(yè)， 它不能 運用庫存作為緩沖來應(yīng)對需求的波動 # 酒店的能
［!， ">］

# 酒店業(yè)具

萬方數(shù)據(jù) 反映的是在一定時期內(nèi)能被 力具有時間依賴性，

管 理 科 學(xué) 學(xué) 報 — G0 — #88$ 年 "# 月 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

果一個酒店已經(jīng)住滿， 這時一個新的顧客需要一 個新的客房就很困難 ! 由于酒店客房增加的成本 很高， 酒店只有在對需求仔細研究并且需求增加 很大的情況下才會增加客房數(shù)目 !

對 "8 個方面提出了收益管理的全面的運作框架， 這 "8 個方面包括： 管理重心， 數(shù)據(jù)收集， 最優(yōu)的顧 客組合， 能力水準(zhǔn)， 技術(shù)引進， 定價， 顧客和酒店的
［C］ 接觸渠道， 人力資源潛力， 激勵機制和培訓(xùn)等 !

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酒店收益管理的研究方法
用來解決酒店收益管理中的預(yù)訂問題的方法

;->?++ 和 /56 =BD?6 認為以航空業(yè)為代表的收益 管理主要包括四個方面： 需求預(yù)測， 超量預(yù)訂， 客
［"1］ 房分配和定價 !

"!#

需求預(yù)測 顧客需求預(yù)測是收益管理的基礎(chǔ)部分 ! 早期

主要有五種："） （ 數(shù)學(xué)規(guī)劃，#） （ 經(jīng)濟學(xué)方法， $） （ 閾 曲線 %&’()&*+, -.’/(） 0） （ （ ， 專家系統(tǒng)， 1） （ 啟發(fā)式方
［$］ ［7］ 法等 ! 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法是由 2(-3456 建立的 ， 以

有關(guān) 需 求 預(yù) 測 的 研 究 主 要 集 中 在 航 空 業(yè) ! 如： 2(-3456 與 2*93*E)3? 最早對顧客到達的分布進 行了研究， 比較了泊松分布、 負二項式分布和伽瑪 分布與航空公司實際數(shù)據(jù)的匹配情況， 結(jié)論是伽
［"C］ 瑪分布與實際數(shù)據(jù)比較吻合 ! 綜觀需求預(yù)測的

平衡因客房銷售失敗導(dǎo)致的收益損失和顧客未能 入住導(dǎo)致的機會損失 ! 如果了解了逾期取消訂房， 未經(jīng)取消訂房而不入住以及臨時顧客的數(shù)量等情 況， 就可以利用這個模型得出訂房數(shù)量的最高限 額以使預(yù)期成本最低 ! 經(jīng)濟學(xué)方法被用于解決靜
［"8］ 態(tài)的和動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)資源配置問題 ! 2(+*9595 模

研究， 主要有統(tǒng)計方法和隨機過程方法兩類 ! 統(tǒng)計 方法是對需求分布進行建模， 通過對顧客需求分 布的研究建立描述顧客行為的統(tǒng)計模型 ! FB+( 的 研究 結(jié) 果 是 總 需 求 服 從 負 二 項 式 分 布， 為 因 “約束” 2(-3456與 2*93*E)3? 的研究由于數(shù)據(jù)受到 ［"G］ 使曲線被截斷了頂端 ! 隨機過程方法是對到達 過程建模 ! 通過對單個顧客到達過程的分析來建 立隨機到達模型 ! 大量研究表明， 混合泊松過程 （在一個泊松到達事件中允許成批到達） 得出的 累積分 布 比 較 符 合 實 際 數(shù) 據(jù) ! #8 世 紀(jì) H8 年 代 ［"H］ ［"7］ ［#8］ 以及 78 年代 F(( 、 >(’-&53等 和 I+)%’.J 等 ，
［#"］ F(( 與 K(’)& 、 ［##］ L&5* 等研究者也是利用均勻或 非均勻或混合的泊松過程來建立需求到達的隨機

模型） 的目標(biāo)， 型 （又稱期望邊際位置收益 :;<=） （ 是將概率需求用于庫存控制的方法以便在一個具 有固定能力的網(wǎng)狀預(yù)訂系統(tǒng)中應(yīng)用多價格設(shè)定 ! :;<= 方法被 認 為 是 非 最 優(yōu) 化 的 ! 但 是， 2’.4(++( 和 ;->?++ 證明， 盡管該方法得到的座位安排與最 優(yōu)化的方法有很大的不同， 但它預(yù)期的收益損失
［""］ 卻非常小 ! 閾曲線是另一種在收益管理中經(jīng)常

應(yīng)用的方法 ! 收集以前預(yù)訂行為的數(shù)據(jù)， 建立基于 歷史的總的需求樣本的曲線， 通過與預(yù)測數(shù)據(jù)的
［"#］ 對比測定實際的預(yù)訂樣本 ! 專家系統(tǒng)和其他一

些系統(tǒng)， 如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等被建立和用于酒店的 收益管理 ! 啟發(fā)式方法是一種快速、 十分準(zhǔn)確且不 ! 該方法 適用于收益管理是因為該問題需要被重復(fù)地 解決 ! 近年來， 隨著研究的進展， 考慮到酒店收益管 理過程的隨機性和動態(tài)性， 隨機規(guī)劃方法、 隨機過 程方法、 計算機仿真方法和一些人工智能搜索算
［"0］ 法 （如遺傳算法、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 禁忌搜索、 模擬退

過程模型 ! >5++(A* 與 /56 =BD?6 還利用一般點過程 ［#$］ 技術(shù)對到達過程進行研究 ! M5&4?5) 針對一般
［#1］ 需求的預(yù)測問題 和 ;->?++ 的多變量多重回歸 ［#C］ 方法 都考慮了需求 “溢出” 問題的影響， 并在模

太昂貴的搜索最優(yōu)解和近優(yōu)解的方法

［"$］

型和方法中加入了相應(yīng)的無約束化處理 ! >&5+?5 和 N56A 建立了一個基于模糊判斷規(guī)則和模糊邏 輯方 法 的 智 能 專 家 系 統(tǒng)， 于 預(yù) 測 酒 店 客 房 的 用
［0$］ 需求 !

"!$

超量預(yù)訂

火等） 等被越來越多地采用 !

=*%&)%(?6 做了一些早期的工作以尋求酒店預(yù) 訂管理問題和航空公司預(yù)訂管理問題的相通之
［#G］ 處 ， 通過這兩者的對比提出了馬爾柯夫鏈決策

"

酒店收益管理的研究進展
萬方數(shù)據(jù) 作為一項收益最大化的戰(zhàn)略， @*65A&B 等人針

模型 ! 他的著眼點在于如何對于目標(biāo)日期在不同 的決策點對過量預(yù)訂的限度進行調(diào)整， 預(yù)訂需求、 取消預(yù)訂和顧客按時出現(xiàn)率等問題都是不確定

第G期 陳 旭：酒店收益管理的研究進展與前景 — KC — ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

的 ! "#$#%& 為擁有單人房間和雙人房間的酒店提
［’(］ 出了一個動態(tài)決策模型 ! ")*+,-#% 和 .+/0)#11) 提出了另外一個動態(tài)決策模型， 通過這個模型可 ［’2］ 以取消先前的預(yù)訂或者增加特殊價位的預(yù)訂 !

［5B］ 規(guī)劃的第三類隨機規(guī)劃建立了一個理論框架 ! ［5C］ ［5K］ ")= 和 M= 、 ［5G］ ")= 和 L9#-=,# 在其論著中 ")= ， 對機會依賴規(guī)劃的潛在應(yīng)用和其他一些觀點進行

了介紹 ! !!! 定價 價格設(shè)定策略是在預(yù)訂日期前的幾個月進行 的 ! N1)#40*+,O 和 8:+)%*+,O 通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)對于價格 策略的研究或多或少地獨立于收益管理的研
［5(］ ［’5］ 究 ! P#11+OA 和 >#% Q&;)% 對兩者的關(guān)系進行 ［’B］ 了分析 ! P#11+OA 和 >#% Q&;)% 證明了用一個優(yōu)化

他對 3)11)#-4 提出了與它們略微不同的方法 ， 具有代表性的有需求高峰的這一天進行建模， 假 定這一天對客房的需求源于三個方面， 它們按優(yōu) 先權(quán)從大到小排列分別是： 續(xù)住顧客， 預(yù)訂顧客和 臨時顧客 ! 顧客客容能力管理是酒店管理人員為
［57］ 達到供求平衡采用的一種進一步的策略 ， 這是

［56］

一項達到增加全面收益目標(biāo)的有效策略 ! 8/09#,:; 和 <)+-4:,# 將曲線擬合方法 /=,>+4 4)-)1#,):& #?@ （ 用于酒店的客房預(yù)訂， 通過對酒店過去的 ?,A#/0）
［BB］ 預(yù)訂曲線的擬合來提高酒店預(yù)訂的精度 !

控制公式明確價格設(shè)定的方法優(yōu)于采用競標(biāo)價格 或超量預(yù)訂方法 ! 但是這種方法對于實際問題的 計算效率太低 ! E#$)%+11) 指出有兩種形式的預(yù)訂， 分別為 “隱性價格” 0)$$+% ?,)/+） （ 的情況和 “顯性 ［52］ 價格” ,+>+#1+$ ?,)/+） （ 的情況 ! 在 “隱性價格” 的 情況下， 預(yù)訂顧客并不急于付款， 這就使得預(yù)訂顧 客和預(yù)訂系統(tǒng)的交易成為一樁概率性事件 ! 如果 所報的價格并不比顧客愿意付的價格高， 顧客就 會預(yù)訂 ! 在 “顯性價格” 的情況下， 顧客會聲稱他們 預(yù)訂系 有權(quán)享有一個特定的價格 ! 在這種情況下， 統(tǒng)可根據(jù)對可能的損失和贏利的分析接受或婉拒 預(yù)訂， 使實際的客房入住量和入住率與優(yōu)化的預(yù) 訂計劃相差不大 ! "+=%O 和 "#) 發(fā)展了用于設(shè)定預(yù) ［7］ 定水平轉(zhuǎn)移函數(shù)模型 ! R+%O 與 P#11+OA 將需求當(dāng) 作一個連續(xù)時間隨機過程對待， 得到定價問題的
［B6］ 最優(yōu)邊界準(zhǔn)則 ， 后來 R+%O 與 S)#A 將風(fēng)險因素 考慮進去， 修改了目標(biāo)函數(shù)， 拓展了該模型， 并且 ［B7］ 分析了決策者的風(fēng)險偏好對最優(yōu)決策的影響 !

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客房分配 客房分配是根據(jù)顧客需求的動態(tài)特征對每類 ! 有關(guān)分 ， 但針對酒店客房分配
［BC］

細分顧客的客房預(yù)訂限制的動態(tài)設(shè)定 配問題的文獻較多
［B( D C’］

的研究則較少 ! E):,#% 和 FA%$4/0+)% 提出了一種用 于酒店客房動態(tài)分配問題的啟發(fā)式方法， 假定需 求確 定 且 顧 客 有 停 留 多 天 的 情 況 ! E#H+, 和 IA11)+, 專門針對酒店的收益管理問題設(shè)計了兩種
［BG］

啟發(fā)式算法， 將超量預(yù)訂和客房分配有機集成， 并 建立了仿真模型來模擬實際的酒店運作環(huán)境 ! 研 究表明： 不同算法的選擇取決于酒店運作的不同 環(huán)境， 客房需求的高低， 如： 已訂房而不入住顧客
［BC］ 的概率高低等 ! E+H+,、F=,:0& 和 J#&#,#-#% 等人

基于顧客需求與可銷售客房數(shù)目的相關(guān)性， 采用 靜態(tài)競價優(yōu)化技術(shù)提出了一種將需求預(yù)測和客房 分配集成的方法 ! 對于酒店客房分配中的隨機因素， 主要有三
［BK］

國內(nèi)有關(guān)收益管理的研究尚處于起步階段， 聯(lián)機檢索的結(jié)果表明有關(guān)研究文獻和實例應(yīng)用尚 不多見 !

種處理方式 ! 第一種是期望價值模型， 通過優(yōu)化期 望的目標(biāo)函數(shù)滿足一些預(yù)期的約束來處理隨機規(guī) 劃中的隨機參數(shù) ! 第二種方法， 即機會約束規(guī)劃，
［5’］ 由 I0#,%+4 和 IAA?+, 率先提出 ， 通過設(shè)定一個 置信水平來處理不確定性， 要求在這個置信水平

#

酒店收益管理的研究前景
上述研究進展為酒店收益管理的進一步研究

奠定了基礎(chǔ)， 進一步的深入研究應(yīng)該著重考慮酒 店收益管理過程的隨機性、 動態(tài)性和環(huán)境的變化， 至少可以在以下幾個方面展開研究： ? 酒店收益管理的目標(biāo)辨析研究 ! 包括酒店收 益與顧客滿意的定性分析、 設(shè)定、 數(shù)學(xué)描述和目標(biāo) 評判； 目標(biāo)之間的相生相容關(guān)系、 沖突矛盾關(guān)系和 主次層次關(guān)系 !

上隨機約束是有效的 ! L9#-=,# 和 ")= 提出了一種 基于隨機仿真的遺傳算法來解決一般的機會約束 ! 有時一個復(fù)雜的隨機決策系統(tǒng)可以 承擔(dān)多個任務(wù) （事件） 而且決策人希望機會函數(shù) ， 規(guī)劃問題
［55］

萬方數(shù)據(jù) 了對這一類問題進行建模， 為稱之為機會依賴 ")=

最大化 （機會函數(shù)定義為能滿足事件的概率） 為 !

管 理 科 學(xué) 學(xué) 報 — V9 — DEEP 年 "D 月 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

?酒店收益管理的概念模型研究 ! 目的在于： 使為已經(jīng)訂房的顧客提供客房的可能性達到最大 化； 使為臨時顧客提供客房的可能性達到最大化 ! 酒店收益管理這一系統(tǒng)是多角度的、 多方面的、 多 功能的、 多準(zhǔn)則的并且包括許多隨機因素， 建立的 模型應(yīng)能恰當(dāng)表述以適應(yīng)管理人員的不同目的 ! 通過酒店收益管理模型的研究解決如下兩個關(guān)鍵 問題： 如何設(shè)定訂房比例， 以便通過為臨時的顧客 留有更多的客房來增大收益； 如何在不同的季節(jié) 和時間為不同的顧客設(shè)定訂房價格 ! ? 酒店收益管理的算法設(shè)計 ! 因為隨機規(guī)劃模 型常常是非凸的并且特別復(fù)雜， 應(yīng)設(shè)計更為有效 的智能算法， 如基于隨機仿真的遺傳算法等 ! ? 酒店收益管理的變量和參數(shù)分析 ! 基于搜集 的數(shù)據(jù)， 提出的模型在不同的準(zhǔn)則下進行測試 ! 將 得到的結(jié)果與利用文獻建議的現(xiàn)有方法得出的結(jié) 參 考 文 獻：

果進行比較， 來評估得到的結(jié)果的優(yōu)劣 ! 基于得到 的結(jié)果， 提出在不同準(zhǔn)則下運用不同參數(shù)的指南 ! 然后討論在不同商務(wù)環(huán)境中影響模型實現(xiàn)的因 素， 給出選擇恰當(dāng)參數(shù)和訂房策略的準(zhǔn)則 ! ?網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的酒店收益管理 ! 隨著網(wǎng)絡(luò)技 術(shù)日新月異地發(fā)展， 酒店收益管理面臨新的機遇 和挑戰(zhàn) ! 一方面， 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展對酒店業(yè)信息的 收集、 分析和分享降低了成本， 提高了效率； 另一 方面， 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展減少了酒店與顧客之間的 “信息不對稱”使原本激烈的競爭日益加劇 ! 網(wǎng)絡(luò) ， 環(huán)境下的酒店收益管理是酒店收益管理進一步發(fā) 展和研究面臨的一個新課題 ! ?酒店收益管理的實例研究與推廣 ! 管理研 究應(yīng)該遵循 “問題導(dǎo)向” “環(huán)境依賴” 和 的原則， 堅 持 “從實踐中來， 到實踐中去”將所得的研究結(jié)果 ， 和進展與酒店管理的實踐相結(jié)合 !

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第Q期 陳 旭：酒店收益管理的研究進展與前景 — %% — ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !："#—!$ ［$%］ *+ ,-.-/0-/1.( .2.(’0/0 34 5.6/.7/(/-’ /2 ./616.4- 31189.21’ *］ *:;<=>, ,’?930/8? @631))A/2B0 C］ D)66/B.(，*80-6/.(/.： ［ + ［ + &’() $E%F + $G#—$GE ［$H］ :)61I.J K，@.6(.6 L，K)) D M L+ =9-/?.( 6.-/32/2B 93(/1/)0 .2A 963A81-/32 N8.2-/-/)0 436 963A81-0 O/-I 0)5)6.( A)?.2A 1(.00)0 ［ P］ C.2.A. P3862.( 34 *A?/2/0-6.-/32 ,1/)21)，$EH!， G） $Q$—$%Q （ ： + ［$E］ ［ + *(0-689 P , R，L.A0)2 = R :，S.(N8/ > S+ R33J/2B 93(/1’ 436 4(/BI-0 O/-I -O3 -’9)0 34 9.00)2B)60 P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.U -/32.( >)0).61I，$EHQ，G%：G%"—GHH ［GF］ * =+ */6(/2) >)0)65.-/32 <36)1.0-/2B：@637.7/(/0-/1 .2A ,-.-/0-/1.( L3A)(0 34 -I) R33J/2B @631)00 V］ C.?76/AB)，L*：<(/BI［ + &)) D6.20936-.-/32 &.736.-36’，L;D，$EEF + #F—%F ［G$］ D C，W)60I L+ * ?3A)( 436 A’2.?/1 ./6(/2) 0).- /25)2-36’ 132-63( O/-I ?8(-/9() 0).- 733J/2B0 P］ D6.20936-.-/32 ,1/)21)， ［ + &)) （ ： $EE#，G% #） G!G—GQ! ［GG］ ［ + XI.3 Y+ V’2.?/1 .2A ,-.-/1 K/)(A L.2.B)?)2- L3A)(0 V］ @I/(.A)(9I/.，@*：DI) YI.6-32 ,1I33(，=9)6.-/320 .2A ;2436?.-/32 L.2.B)?)2- V)9.6-?)2-，Z2/5)60/-’ 34 @)220’(5.2/.，$EEE + "#—EF ［G#］ ［ + :.(()B3 :，5.2 >’[/2 :+ =9-/?.( A’2.?/1 96/1/2B 34 /25)2-36/)0 O/-I 0-31I.0-/1 A)?.2A 35)6 4/2/-) I36/[320 P］ L.2.B)?)2- ,1/U ： )21)，$EE"，"F（H） EEE—$FGF ［G"］ ［ + :.(()B3 :，5.2 >’[/2 :+ * ?8(-/U963A81- A’2.?/1 96/1/2B 9637()? .2A /-0 .99(/1.-/32 -3 2)-O36J ’/)(A ?.2.B)?)2- P］ =9)6.-/320 （ ： >)0).61I，$EE%，"! $） G"—"$ ［G!］ ［ + \.I?/.0 ,+ V)?.2A T0-/?.-/32 /2 &30- ,.()0 ;25)2-36’ ,’0-)?0 >］ ,.2-. C(.6.，C.：,.2-. C(.6. Z2/5)60/-’，$EE" + $—GF ［GQ］ ［ + L1:/(( P ;+ C)2036)A 6)B6)00/32 .2.(’0/0 34 ?8(-/U1(.00 A)?.2A A.-. 087])1- -3 ]3/2- 1.9.1/-’ 1320-6./2-0 P］ *228.( 34 =9)6.-/320 >)0).61I，$EE!，QF：GFE—G"F ［G%］ ［ + >3-I0-)/2 L+ W3-)( 35)6733J/2B .0 . L.6J35/.2 0)N8)2-/.( A)1/0/32 9631)00 P］ V)1/0/32 ,1/)21)，$E%"，!：GHE—"F" ［GH］ ［ + &.A.2’ ,+ V’2.?/1 39)6.-/2B 68()0 436 ?3-)( 6)0)65.-/32 P］ V)1/0/32 ,1/)21)，$E%Q，%：HGE—H"F ［GE］ ［ + &/7)6?.2 S，K)1I/.((/ Z+ =2 -I) I3-)( 35)6733J/2B 9637()?：*2 /25)2-36’ 9637()? O/-I 0-31I.0-/1 1.21)((.-/320 P］ L.2.B)?)2,1/)21)，$E%H，G"：$$$%—$$GQ ［#F］ ［ + （ ： Y/((/.?0 < T+ V)1/0/32 -I)36’ .2A -I) /22J))9)6：*2 .9963.1I 436 0)--/2B I3-)( 6)0)65.-/32 93(/1’ P］ ;2-)64.1)0，$E%%，% "） $H—#$ ［#$］ ［ + P32)0 @，&31JO33A *+ DI) L.2.B)?)2- 34 W3-)( =9)6.-/320 L］ &32A32： C.00)(( TA81.-/32 &-A，$EHE + $—"F ［#G］ ［ + CI.62)0 *，C339)6 Y Y+ L.2.B)?)2- L3A)(0 .2A ;2A80-6/.( *99(/1.-/320 34 &/2).6 @63B6.??/2B L］ \)O K36J：Y/()’，$E!E + $GF—$!F ［##］ ［ + ;O.?86. M，&/8 R+ * B)2)-/1 .(B36/-I?0 436 1I.21) 1320-6./2)A 963B6.??/2B P］ P3862.( 34 ;2436?.-/32 ^ =9-/?/[.-/32 ,1/)21)0， ： $EEQ，$%（G） "FE—"GG ［#"］ R+ V)9)2A)2-U1I.21) 963B6.??/2B：* 1(.00 34 0-31I.0-/1 39-/?/[.-/32 P］ C3?98-)60 ^ L.-I)?.-/10 O/-I *99(/1.-/320， ［ + &/8 $EE%， ： #"（$G） HE—$F" ［#!］ R，M8 C+ V)9)2A)2-U1I.21) B3.( 963B6.??/2B .2A .2 .99(/1.-/32 P］ P3862.( 34 ,’0-)?0 T2B/2))6/2B ^ T()1-632/10， ［ + &/8 $EE#， " （G） "F—"% ： ［#Q］ R+ V)9)2A)2-U1I.21) B3.( 963B6.??/2B .2A /-0 B)2)-/1 .(B36/-I? 7.0)A .9963.1I P］ L.-I)?.-/1.( .2A C3?98-)6 L3A)(/2B， ［ + &/8 ： $EEQ，G"（%） "#—!G ［#%］ R，;O.?86. M+ L3A)(/2B 0-31I.0-/1 A)1/0/32 0’0-)?0 80/2B A)9)2A)2-U1I.21) 963B6.??/2B P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.-/32.( ［ + &/8 ： >)0).61I，$EE%，$F$（$） $E#—GF# ［#H］ ［ + ［ + T(/.0I7)6B P，,-)/27)6B >+ L.6J)-/2BU963A81-/32 ]3/2- A)1/0/32 ?.J/2B *］ ;2：&/(/)2 P+ )A0+ L.6J)-/2B L］ \36-IUW3((.2A， *?0-)6A.?：$EE$ + #GF—##G ［#E］ ［ + R.A/2)((/ > V+ *2 39-/32.(，A’2.?/1 93(/1’ 436 I3-)( ’/)(A ?.2.B)?)2- P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.-/32.( >)0).61I，GFFF， $G$："%Q—!F# ［"F］ ［ + <)2B K，:.(()B3 :+ =9-/?.( 0-399/2B -/?)0 436 )2A 34 0).032’ 0.()0 .2A 39-/?.( 0-399/2B -/?)0 436 963?3-/32.( 4.6)0 P］ L.2.B)U 0 ［"$］ 萬方數(shù)據(jù) =9-/?.( 93(/1/)0 34 ’/)(A ?.2.B)?)2- O/-I ?8(-/9() 96)A)-)6?/2)A 96/1)0 P］ =9)6.-/320 >)0).61I，GFFF，"H ［ + <)2B K，_/.3 R+ （ ： ?)2- ,1/)21)，$EE!，"$ H） $#%G—$#E$

管 理 科 學(xué) 學(xué) 報 — PC — !AA" 年 B! 月 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! （!） ""!—"#" ： ［#!］ ［ / $%&’(%))*+( , -，$%&’(%))*+( . ,/ 0123%41 .5+561)1+& .］ &7%28 18(/ 0%+659*21：.4:;-<=>?@@ ?+4，!AAB / "CA—"CD ［#"］ :75E%5 . F，<5+6 G G/ ?+&1EE%61+& (H(&1) &* (I99*2& JI86)1+&5E KI(%+1(( L*2145(&%+6：M71 45(1 *L 1(&%)5&%+6 7*&1E 2**) 81)5+8 ［ ,］ ?NNN M25+(54&%*+( *+ $I’’H 0H(&1)(，!AAA，C #） "CA—"OP （ ： / ［##］ ［ / 047Q52&’ R，>%1)(&25 0/ ?)92*3%+6 &71 544I254H *L 7*&1E 21(1235&%*+( L*2145(&%+6：SI231( (%)%E52%&H 5992*547 ,］ ,*I2+5E *L M2531E ： ;1(15247，BOOP，"D（ 0I))12） "—B# ［#T］ ［ / F5U12 M V，S*EE%12 W -/ - 4*)9525&%31 2131+I1 5+5EH(%( *L 7*&1E H%1E8 )5+561)1+& 71I2%(&%4( ,］ W14%(%*+ 04%1+41(，BOOO，"A （B） !"O—!D" ： ［#D］ ［ / F%&25+ :，.*+8(471%+ X/ -99E%45&%*+ *L H%1E8 )5+561)1+& &* &71 7*&1E %+8I(&2H 4*+(%812%+6 )IE&%9E1 85H (&5H( ,］ Y9125&%*+( ;1= （ ： (15247，BOOT，#" "） #!P—##" ［#P］ ［ / F5U12 M，.I2&7H Z Z，,5H525)5+ X/ 0123%41 954U561 (Q%&47%+6 %+ 7*&1E 2131+I1 )5+561)1+& (H(&1)( ,］ W14%(%*+ 04%1+41(， （ ： !AA!，"" B） BAO—B"! ［#C］ ［ / （ ： GL1%L12 G/ M71 5%2E%+1 8%(4*I+& L521 5EE*45&%*+ 92*KE1) ,］ W14%(%*+ 04%1+41(，BOCO，!A B） B#O—BTP ［#O］ ［ / M5EEI2% V，35+ ;H’%+ :/ -+ 5+5EH(%( *L K%8=92%41 4*+&2*E( L*2 +1&Q*2U 2131+I1 )5+561)1+& ,］ .5+561)1+& 04%1+41，BOOC，## （BB） BTPP—BTO" ： ［TA］ S%5+4%)%+* -，?+’12%EE* :，，@I4%8% 0，!" #$ / - )5&71)5&%45E 92*625))%+6 5992*547 L*2 &71 (*EI&%*+ *L 25%EQ5H H%1E8 )5+561)1+& ［ / （ ： 92*KE1) ,］ M25+(9*2&5&%*+ 04%1+41，BOOO，"" !） BDC—BCB ［TB］ 0EHU1 ;，[*I+6 [/ $%+%&1 (&*475(&%4 U+59(54U( Q%&7 599E%45&%*+( &* H%1E8 )5+561)1+& ,］ Y9125&%*+( ;1(15247，!AAA，#C ［ / 35+ （B） BTB—BP! ： ［T!］ G/ WH+5)%4 92%4%+6 %+ 5%2E%+1 (15& )5+561)1+& L*2 LE%67&( Q%&7 )IE&%9E1 LE%67& E16( ,］ M25+(9*2&5&%*+ 04%1+41，!AAA，#D "） ［ / （ ： [*I "PT—"CC

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萬方數(shù)據(jù)



  本文關(guān)鍵詞：酒店收益管理的研究進展與前景，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。