基于RP（Revealed Preference）和SP（Stated Preference）調(diào)查數(shù)據(jù),利用潛在類別模型對(duì)高鐵旅客進(jìn)行細(xì)分,得到旅客對(duì)平行車次不同服務(wù)屬性,如列車運(yùn)行時(shí)間、發(fā)車時(shí)段和舒適度的偏好程度,并對(duì)其進(jìn)行量化;引入收益管理,以多列車整體收益最大為目標(biāo),構(gòu)建平行車次動(dòng)態(tài)差別定價(jià)模型,并設(shè)計(jì)模擬退火算法進(jìn)行求解;最后,通過京滬高鐵進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證.結(jié)果表明:與固定票價(jià)進(jìn)行客票銷售相比,所提方案能夠適應(yīng)高峰期和平峰期不同客流特點(diǎn),提高鐵路客票總收益,為高鐵平行車次靈活定價(jià)提供參考. 

【文章來源】：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

模型求解流程圖

高峰期列車最優(yōu)票價(jià)和座位售出數(shù)量如圖3所示.G1平均票價(jià)為659元，在預(yù)售期后2天售罄，這是因?yàn)槠浞⻊?wù)屬性優(yōu)，旅客對(duì)G1需求較旺盛，不需要降價(jià)來刺激旅客購買.G151平均票價(jià)為543元，票價(jià)先上升后下降，這是因?yàn)镚151服務(wù)屬性一般.在前期，設(shè)置低價(jià)引導(dǎo)旅客購買；中期整體客流增多，票價(jià)適當(dāng)上調(diào)；臨近發(fā)車前，降低票價(jià)以提高上座率.圖3 高峰期最優(yōu)票價(jià)和座位售出數(shù)量變化

圖2 迭代優(yōu)化過程高峰期列車最優(yōu)票價(jià)與座位售出數(shù)量關(guān)系如圖4所示.G1票價(jià)基本穩(wěn)定，受庫存狀態(tài)影響較小.G151票價(jià)發(fā)生明顯浮動(dòng)：當(dāng)2列列車席位庫存較多時(shí)，票價(jià)較低；隨著列車座位售出數(shù)量變多，票價(jià)升高；臨近發(fā)車前G151還有大量余票，為盡快售空車票而降低票價(jià).這說明不同列車最優(yōu)定價(jià)受到庫存狀態(tài)的影響程度不同，同一列車根據(jù)不同庫存狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)定價(jià).

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3321090