CN111626482A - 航空货运舱位分配方法及系统 - Google Patents

航空货运舱位分配方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111626482A
CN111626482A CN202010385497.9A CN202010385497A CN111626482A CN 111626482 A CN111626482 A CN 111626482A CN 202010385497 A CN202010385497 A CN 202010385497A CN 111626482 A CN111626482 A CN 111626482A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cabin
stage
space
goods
booking
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010385497.9A
Other languages
English (en)
Inventor
王焕栋
白子建
马红伟
杜鹃
孙峣
郑利
刘亚帝
徐汉清
唐皓
侯礼兴
王凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin Municipal Engineering Design and Research Institute
Original Assignee
Tianjin Municipal Engineering Design and Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin Municipal Engineering Design and Research Institute filed Critical Tianjin Municipal Engineering Design and Research Institute
Priority to CN202010385497.9A priority Critical patent/CN111626482A/zh
Publication of CN111626482A publication Critical patent/CN111626482A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及航空运输领域，为解决现有技术中销售方法鲜有考虑多种品类货物的问题，以及销售策略过于简单无法实际应用的问题。为此，本发明采取的技术方案是，航空货运舱位分配方法，步骤如下：步骤1：确定航班货运舱位定价标准及舱位容量；步骤2：采用动态规划理念，以总收益最高为目标构建模型；步骤3：对步骤2所得到的该舱位分配系统最大期望收益表达式进行优化求解，输出最大期望收益情况下的舱位分配决策方案。本发明主要应用于航空运输货物舱位分配场合。

Description

航空货运舱位分配方法及系统
技术领域
本发明涉及航空运输领域，具体涉及一种航空货运舱位分配方法及系统。
背景技术
随着航空货物运输的快速增长，我国航空货运发展迅速、货运需求逐年增加，但我国航空货运企业所占市场份额较低，存在着被边缘化的危险，究其原因是国内航空运输企业在货运方面管理水平要相对弱于客运方面的管理水平，存在航线网络、货运舱位和货运航班时刻等方面优化的问题，难以满足顾客的需求。收益管理是以捕捉市场收益机会为核心的管理思想和方法体系，已经被广泛应用于航空客运业，但航空货运在市场需求、运力资源供应、销售管理等方面显著不同于航空客运，导致货运收益管理技术并不能简单用客运收益管理技术进行替换。利用收益管理思想，针对航空货运特点，制定货运销售方法。
由于不同品类货物的属性不同，其货物订售到达的规律也有差别，现有的研究对航空货运舱位分配模型的研究比较简单，没有考虑未来航空货运的全品类运输问题。航空公司要提高货运收益，应和客运一样尽量将货舱提供给运价高的货物，实行差别定价销售策略，同时要设置一定的超订，分阶段分品类进行航空货运舱位分配，实现航空公司货运收入最大化。
因此，现有技术还有待改进和发展。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明旨在提出一种航空货运舱位分配方法及系统。旨在解决现有技术中销售方法鲜有考虑多种品类货物的问题，以及销售策略过于简单无法实际应用的问题。为此，本发明采取的技术方案是，航空货运舱位分配方法，步骤如下：
步骤1：确定航班货运舱位定价标准及舱位容量
步骤2：采用动态规划理念，以总收益最高为目标构建模型
步骤3：对步骤2所得到的该舱位分配系统最大期望收益表达式进行优化求解，输出最大期望收益情况下的舱位分配决策方案。
具体步骤如下：
步骤1具体包括：
(1)舱位定价标准的计算：
设航空公司的运量以集装器单元舱(ULD)为单位进行销售，每个ULD平均质量为
Figure BDA0002483658520000011
平均体积为
Figure BDA0002483658520000012
对于质量为w、体积为v的货物所需的ULD数量为
Figure BDA0002483658520000013
ceil为向上取整，每个ULD的定价按照国际航空运输协会运价标准h为：
Figure BDA0002483658520000014
式中：a为每单位质量定价，6为IATA给出体积与质量转换系数；
(2)舱位容量的计算：
航班最大运载质量为W，可用最大舱位数为M个UID，则该航班拥有的航位容量为C：
Figure BDA0002483658520000021
步骤2具体包括：
(1)货物预定和取消量的确定
设航班预定过程中每天为一个阶段，t＝1,2…T，起飞前t天即表示第t阶段，t＝1表示起飞时刻之前24h内即起飞前的1天内，t＝T表示舱位首次开始预定当天24h；考虑超订，则最大允许舱位数N大于舱位容量C；则截止到第t阶段已被预定的ULD个数n为：
Figure BDA0002483658520000022
其中，n(t)随着t的增加而减小，当t＝T，有n＝0；
第t阶段第i种品类货物已经预定的ULD个数ni(t)有ji(t)个取消的概率为
Figure BDA0002483658520000023
Figure BDA0002483658520000024
式中：
Figure BDA0002483658520000025
为从ni(t)个不同元素中取出ji(t)个元素的组合数，
Figure BDA0002483658520000026
Figure BDA0002483658520000027
作为模型的决策变量组成航空公司的超订策略，表示第t阶段i类货物订舱控制量；
设第t阶段第i种品类货物到达率为λi(t)，服从泊松分布，则第t阶段第i种品类货物运输需求量mi(t)的概率密度函数为：
Figure BDA0002483658520000028
(2)期望收益值的计算
采用动态规划理念构建模型，对于给定的舱位预定量n(t)和订舱控制量
Figure BDA0002483658520000029
第t阶段之前的期望收益函数为不同品类货物运输需求量
Figure BDA00024836585200000210
与货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000211
下总收益的加权平方和，使得期望收益最大，则计算公式如下：
Figure BDA00024836585200000212
式中：
Figure BDA00024836585200000213
表示货物运输需求量
Figure BDA00024836585200000214
出现的概率，由于各品类货物运输需求量相互独立，所以其值等于每种品类货物运输需求量出现概率相乘；
Figure BDA00024836585200000215
表示货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000216
出现的概率；Rn(t)表示第t阶段已被预定的ULD个数n(t)、订舱控制量
Figure BDA00024836585200000217
运输需求量
Figure BDA00024836585200000218
货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000219
的情况下之前的总收益；
当t＝1时，Rn(1)等于第1阶段销售收入，减去第1阶段取消订舱退款，再减去超订惩罚；
Figure BDA00024836585200000220
其中，Sk为超订的ULD数量：
Figure BDA00024836585200000221
式(7)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均小于订舱控制量；
Figure BDA00024836585200000222
式(8)表示当前阶段一部分货物的舱位需求量小于订舱控制量，另外一部分货物的舱位需求量大于订舱控制量；
Figure BDA0002483658520000031
式(9)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均大于订舱控制量；
当t>1时，Rn(t)等于第t阶段销售收入，减去第t阶段取消订舱退款，加上第t-1阶段之前的最大期望收益，公式如下：
Figure BDA0002483658520000032
(3)目标函数及约束条件
则第t阶段之前的最大期望收益，即最优目标为：
Vn(t)*＝max{Vn(t)} (11)
根据上式确定第t阶段在已有订舱数n的最优决策
Figure BDA0002483658520000033
约束条件为：
n≥0 (12)
N≥C (13)
t≥1 (14)
步骤3具体包括：
(1)对该航班舱位的运行参数进行赋值；参数包括：
ULD平均质量
Figure BDA0002483658520000034
平均体积
Figure BDA0002483658520000035
航班最大运载质量W，可用最大舱位数M、舱位预售阶段T；
(2)计算航班货运舱位定价标准及舱位容量C
(3)在约束条件的取值约束下，由式(6)～式(9)求得t＝1阶段最优决策
Figure BDA0002483658520000036
和最大期望收益Vn(1)*；
(4)采用递推求解的方法，可由式(5)、式(10)递推求出t>1各阶段最优决策
Figure BDA0002483658520000037
和最大期望收益Vn(1)*最优决策；
(5)确定各阶段不同品类货物的最优订舱量，各阶段不同品类货物最优订舱量将作为决策规则存于航空公司舱位容量控制决策数据库中，供航空公司货运销售人员根据当天的n值查询对应最佳
Figure BDA0002483658520000038
作出最优的舱位容量分配控制。
一种航空货运舱位分配系统，由航班数据输入模块、舱位预售模块、舱位分配模块以及收益计算模块构成；具体如下：
(1)航班数据输入模块：属于本航班采用的集装器的重量、体积规格、航班最大载运质量、可用最大舱位数量及舱位预售阶段；
(2)舱位预售模块：提供接口以采集用户需求，包括分货物品类的体积、重量信息，预售阶段客户的取消预订信息；
(3)舱位分配模块：结合航班数据输入模块所输入的数据，计算航班货运舱位定价标准及舱位容量，建立各预售阶段期望收益的表达式，通过优化处理，得到优化后的舱位分配方案，并输出发送至舱位销售平台供客户查看；
(4)收益管理模块：由舱位分配模块计算得到的各阶段舱位分配策略及总收益存入数据库，供航空公司人员查看。
本发明的特点及有益效果是：
基于收益管理的思想，采用动态规划理念提出航空货运舱位分配方法及系统；以航空公司实现总收益最高为目标，以货机舱位、业载、空间为约束，以不同货物品类的订售、到达规律为参数构建模型。本发明所建立的方法及系统，使舱位控制、超订策略制定可以和货运舱位销售策略有机结合起来，让航空公司在每个货运阶段都能正确决定每个货运品类的舱位销售数量，实现舱位销售实时控制，降低航班起飞时载货不足或因超订出现拒载的风险，为航空公司实现各品类货运销售时的控制提供方法和管理建议，提高航空公司货运收益。
附图说明：
图1系统模块附图。
具体实施方式
鉴于上述背景技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种航空货运舱位分配方法及系统。旨在解决现有技术中销售方法鲜有考虑多种品类货物的问题，以及销售策略过于简单无法实际应用的问题。
本发明所要解决的技术问题是，建立一种航空货运舱位分配方法及系统，解决航空货运的全品类舱位分配问题。其中，方法包括以下步骤：
为更加清楚、明确地表述本发明的目的、技术方案及实施过程，结合附图对本发明进行详细阐述。应当理解，下述的具体实施例仅用于解释本发明，而不应该限制本发明。
如图1所示，本发明提供了一种航空货运舱位分配方法及系统，包括：
1、步骤1：确定航班货运舱位定价标准及舱位容量
步骤1具体包括：
(1)舱位定价标准的计算：
设航空公司的运量以集装器单元舱(ULD)为单位进行销售，每个ULD平均质量为
Figure BDA0002483658520000041
平均体积为
Figure BDA0002483658520000042
对于质量为w、体积为v的货物所需的ULD数量为
Figure BDA0002483658520000043
ceil为向上取整。每个ULD的定价按照国际航空运输协会运价标准h为：
Figure BDA0002483658520000044
式中：a为每单位质量定价，6为IATA给出体积与质量转换系数。
(2)舱位容量的计算：
航班最大运载质量为W，可用最大舱位数为M个UID，则该航班拥有的航位容量为C：
Figure BDA0002483658520000045
2、步骤2：采用动态规划理念，以总收益最高为目标构建模型
步骤2具体包括：
(1)货物预定和取消量的确定
设航班预定过程中每天为一个阶段，t＝1,2…T，起飞前t天即表示第t阶段，t＝1表示起飞时刻之前24h内即起飞前的1天内，t＝T表示舱位首次开始预定当天24h；本模型考虑超订，则最大允许舱位数N大于舱位容量C；则截止到第t阶段已被预定(即t+1至T阶段预定的)的ULD个数n为：
Figure BDA0002483658520000051
其中，n(t)随着t的增加而减小，当t＝T，有n＝0。
第t阶段第i种品类货物已经预定的ULD个数ni(t)有ji(t)个取消的概率为
Figure BDA0002483658520000052
Figure BDA0002483658520000053
式中：
Figure BDA0002483658520000054
为从ni(t)个不同元素中取出ji(t)个元素的组合数，
Figure BDA0002483658520000055
Figure BDA0002483658520000056
作为模型的决策变量组成航空公司的超订策略，表示第t阶段i类货物订舱控制量。
设第t阶段第i种品类货物到达率为λi(t)，服从泊松分布，则第t阶段第i种品类货物运输需求量mi(t)的概率密度函数为：
Figure BDA0002483658520000057
(2)期望收益值的计算
采用动态规划理念构建模型，对于给定的舱位预定量n(t)和订舱控制量
Figure BDA0002483658520000058
第t阶段之前(即1至t阶段)的期望收益函数为不同品类货物运输需求量
Figure BDA0002483658520000059
与货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000510
下总收益的加权平方和，本模型的目标是使得期望收益最大，计算公式如下：
Figure BDA00024836585200000511
式中：
Figure BDA00024836585200000512
表示货物运输需求量
Figure BDA00024836585200000513
出现的概率，由于各品类货物运输需求量相互独立，所以其值等于每种品类货物运输需求量出现概率相乘；
Figure BDA00024836585200000514
表示货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000515
出现的概率；Rn(t)表示第t阶段已被预定的ULD个数n(t)、订舱控制量
Figure BDA00024836585200000516
运输需求量
Figure BDA00024836585200000517
货物订舱取消数
Figure BDA00024836585200000518
的情况下之前的总收益。
当t＝1时，Rn(1)等于第1阶段销售收入，减去第1阶段取消订舱退款，再减去超订惩罚。
Figure BDA00024836585200000519
其中，Sk为超订的ULD数量：
Figure BDA00024836585200000520
式(7)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均小于订舱控制量；
Figure BDA00024836585200000521
Figure BDA0002483658520000061
式(8)表示当前阶段一部分货物的舱位需求量小于订舱控制量，另外一部分货物的舱位需求量大于订舱控制量；
Figure BDA0002483658520000062
式(9)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均大于订舱控制量；
当t>1时，Rn(t)等于第t阶段销售收入，减去第t阶段取消订舱退款，加上第t-1阶段之前的最大期望收益。如公式所示。
Figure BDA0002483658520000063
(3)目标函数及约束条件
则第t阶段之前的最大期望收益，即最优目标为：
Vn(t)*＝max{Vn(t)} (11)
根据上式确定第t阶段在已有订舱数n的最优决策
Figure BDA0002483658520000064
约束条件为：
n≥0 (12)
N≥C (13)
t≥1 (14)
3、步骤3：对步骤2所得到的该舱位分配系统最大期望收益表达式进行优化求解，输出最大期望收益情况下的舱位分配决策方案。
步骤3具体包括：
(1)对该航班舱位的运行参数进行赋值；参数包括：
ULD平均质量
Figure BDA0002483658520000065
平均体积
Figure BDA0002483658520000066
航班最大运载质量W，可用最大舱位数M、舱位预售阶段T。
(2)计算航班货运舱位定价标准及舱位容量C
(3)在约束条件的取值约束下，由式(6)～式(9)求得t＝1阶段最优决策
Figure BDA0002483658520000067
和最大期望收益Vn(1)*。
(4)采用递推求解的方法，可由式(5)、式(10)递推求出t>1各阶段最优决策
Figure BDA0002483658520000068
和最大期望收益Vn(1)*最优决策。
(5)确定各阶段不同品类货物的最优订舱量，各阶段不同品类货物最优订舱量将作为决策规则存于航空公司舱位容量控制决策数据库中，供航空公司货运销售人员根据当天的n值查询对应最佳
Figure BDA0002483658520000069
作出最优的舱位容量分配控制。
一种航空货运舱位分配系统，由航班数据输入模块、舱位预售模块、舱位分配模块以及收益计算模块构成。
步骤4具体包括：
(1)航班数据输入模块：属于本航班采用的集装器(ULD)的重量、体积规格、航班最大载运质量、可用最大舱位数量及舱位预售阶段。
(2)舱位预售模块：提供接口以采集用户需求，包括分货物品类的体积、重量信息，预售阶段客户的取消预订信息。
(3)舱位分配模块：结合航班数据输入模块所输入的数据，计算航班货运舱位定价标准及舱位容量，建立各预售阶段期望收益的表达式，通过优化处理，得到优化后的舱位分配方案，并输出发送至舱位销售平台供客户查看。
(4)收益管理模块：由舱位分配模块计算得到的各阶段舱位分配策略及总收益存入数据库，供航空公司人员查看。
实施案例
考虑航空公司某航班的货运舱位销售提前3天开始预定，即T＝3；航班舱位容量C＝10；共有I＝2种品类需要空运，因超订拒载支付的赔偿为100元；设超订最大允许舱位数N＝12；其它相关数据下列各表所示：
表1：货物价格
Figure BDA0002483658520000071
表2：订舱需求
Figure BDA0002483658520000072
表3：退订舱位
Figure BDA0002483658520000073
表4：退订退款
Figure BDA0002483658520000074
求解本模型确定的最佳销售策略如下表所示，最佳收益为760。
表5：销售策略
Figure BDA0002483658520000075
从表中可以看出，最佳销售策略下实际售出舱位超过航班舱位容量，说明实施超订策略可以使航空货运的收益最大化。在t＝1阶段，控制订舱量
Figure BDA0002483658520000076
小于订舱需求
Figure BDA0002483658520000077
需求超过运力，此时销售策略以满足运价最高的i＝1品类货物运输为前提以使收益最大，说明本发明建立的模型解决了未来全品类货物运输问题，使得货舱尽量提供给运价高的货物，提高了航空公司收益。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种航空货运舱位分配方法，其特征是，步骤如下：
步骤1：确定航班货运舱位定价标准及舱位容量；
步骤2：采用动态规划理念，以总收益最高为目标构建模型
步骤3：对步骤2所得到的该舱位分配系统最大期望收益表达式进行优化求解，输出最大期望收益情况下的舱位分配决策方案。
2.如权利要求1所述的航空货运舱位分配方法，其特征是，具体步骤如下：
步骤1具体步骤：
(1)舱位定价标准的计算：
设航空公司的运量以集装器单元舱(ULD)为单位进行销售，每个ULD平均质量为
Figure FDA0002483658510000011
平均体积为
Figure FDA0002483658510000012
对于质量为w、体积为v的货物所需的ULD数量为
Figure FDA0002483658510000013
ceil为向上取整，每个ULD的定价按照国际航空运输协会运价标准h为：
Figure FDA0002483658510000014
式中：a为每单位质量定价，6为IATA给出体积与质量转换系数；
(2)舱位容量的计算：
航班最大运载质量为W，可用最大舱位数为M个UID，则该航班拥有的航位容量为C：
Figure FDA0002483658510000015
步骤2具体具体步骤：
(1)货物预定和取消量的确定
设航班预定过程中每天为一个阶段，t＝1,2…T，起飞前t天即表示第t阶段，t＝1表示起飞时刻之前24h内即起飞前的1天内，t＝T表示舱位首次开始预定当天24h；考虑超订，则最大允许舱位数N大于舱位容量C；则截止到第t阶段已被预定的ULD个数n为：
Figure FDA0002483658510000016
其中，n(t)随着t的增加而减小，当t＝T，有n＝0；
第t阶段第i种品类货物已经预定的ULD个数ni(t)有ji(t)个取消的概率为
Figure FDA0002483658510000017
Figure FDA0002483658510000018
式中：
Figure FDA0002483658510000019
为从ni(t)个不同元素中取出ji(t)个元素的组合数，
Figure FDA00024836585100000110
Figure FDA00024836585100000111
作为模型的决策变量组成航空公司的超订策略，表示第t阶段i类货物订舱控制量；
设第t阶段第i种品类货物到达率为λi(t)，服从泊松分布，则第t阶段第i种品类货物运输需求量mi(t)的概率密度函数为：
Figure FDA00024836585100000112
(2)期望收益值的计算
采用动态规划理念构建模型，对于给定的舱位预定量n(t)和订舱控制量
Figure FDA00024836585100000113
第t阶段之前的期望收益函数为不同品类货物运输需求量
Figure FDA00024836585100000114
与货物订舱取消数
Figure FDA00024836585100000115
下总收益的加权平方和，使得期望收益最大，则计算公式如下：
Figure FDA0002483658510000021
式中：
Figure FDA0002483658510000022
表示货物运输需求量
Figure FDA0002483658510000023
出现的概率，由于各品类货物运输需求量相互独立，所以其值等于每种品类货物运输需求量出现概率相乘；
Figure FDA0002483658510000024
表示货物订舱取消数
Figure FDA0002483658510000025
出现的概率；Rn(t)表示第t阶段已被预定的ULD个数n(t)、订舱控制量
Figure FDA0002483658510000026
运输需求量
Figure FDA0002483658510000027
货物订舱取消数
Figure FDA0002483658510000028
的情况下之前的总收益；
当t＝1时，Rn(1)等于第1阶段销售收入，减去第1阶段取消订舱退款，再减去超订惩罚；
Figure FDA0002483658510000029
其中，Sk为超订的ULD数量：
Figure FDA00024836585100000210
式(7)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均小于订舱控制量；
Figure FDA00024836585100000211
式(8)表示当前阶段一部分货物的舱位需求量小于订舱控制量，另外一部分货物的舱位需求量大于订舱控制量；
Figure FDA00024836585100000212
式(9)表示当前阶段每种货物的舱位需求量均大于订舱控制量；
当t>1时，Rn(t)等于第t阶段销售收入，减去第t阶段取消订舱退款，加上第t-1阶段之前的最大期望收益，公式如下：
Figure FDA00024836585100000213
(3)目标函数及约束条件
则第t阶段之前的最大期望收益，即最优目标为：
Vn(t)*＝max{Vn(t)} (11)
根据上式确定第t阶段在已有订舱数n的最优决策
Figure FDA00024836585100000214
约束条件为：
n≥0 (12)
N≥C (13)
t≥1 (14)
步骤3具体步骤：
(1)对该航班舱位的运行参数进行赋值；参数包括：
ULD平均质量
Figure FDA0002483658510000031
平均体积
Figure FDA0002483658510000032
航班最大运载质量W，可用最大舱位数M、舱位预售阶段T；
(2)计算航班货运舱位定价标准及舱位容量C
(3)在约束条件的取值约束下，由式(6)～式(9)求得t＝1阶段最优决策
Figure FDA0002483658510000033
和最大期望收益Vn(1)*；
(4)采用递推求解的方法，可由式(5)、式(10)递推求出t>1各阶段最优决策
Figure FDA0002483658510000034
和最大期望收益Vn(1)*最优决策；
(5)确定各阶段不同品类货物的最优订舱量，各阶段不同品类货物最优订舱量将作为决策规则存于航空公司舱位容量控制决策数据库中，供航空公司货运销售人员根据当天的n值查询对应最佳
Figure FDA0002483658510000035
作出最优的舱位容量分配控制。
3.一种航空货运舱位分配系统，其特征是，由航班数据输入模块、舱位预售模块、舱位分配模块以及收益计算模块构成；具体如下：
(1)航班数据输入模块：属于本航班采用的集装器的重量、体积规格、航班最大载运质量、可用最大舱位数量及舱位预售阶段；
(2)舱位预售模块：提供接口以采集用户需求，包括分货物品类的体积、重量信息，预售阶段客户的取消预订信息；
(3)舱位分配模块：结合航班数据输入模块所输入的数据，计算航班货运舱位定价标准及舱位容量，建立各预售阶段期望收益的表达式，通过优化处理，得到优化后的舱位分配方案，并输出发送至舱位销售平台供客户查看；
(4)收益管理模块：由舱位分配模块计算得到的各阶段舱位分配策略及总收益存入数据库，供航空公司人员查看。
CN202010385497.9A 2020-05-09 2020-05-09 航空货运舱位分配方法及系统 Pending CN111626482A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010385497.9A CN111626482A (zh) 2020-05-09 2020-05-09 航空货运舱位分配方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010385497.9A CN111626482A (zh) 2020-05-09 2020-05-09 航空货运舱位分配方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111626482A true CN111626482A (zh) 2020-09-04

Family

ID=72273100

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010385497.9A Pending CN111626482A (zh) 2020-05-09 2020-05-09 航空货运舱位分配方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111626482A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112365210A (zh) * 2020-11-19 2021-02-12 中国民航信息网络股份有限公司 一种产品的可用库存量确定方法及装置
CN113762672A (zh) * 2020-10-19 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种业务数据生成方法及装置、存储介质
CN115809842A (zh) * 2022-12-12 2023-03-17 中外运跨境电商物流有限公司 一种航空货运智能配载的实现方法与系统
CN116070776A (zh) * 2023-02-24 2023-05-05 中外运跨境电商物流有限公司 一种航空货运产品的智能拼接方法与系统
CN116502850A (zh) * 2023-04-27 2023-07-28 中国南方航空股份有限公司 一种舱位分配方法、装置及设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160140483A1 (en) * 2014-11-17 2016-05-19 Unisys Corporation Preserving the highest shipping price using a logistics management system (lms)

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160140483A1 (en) * 2014-11-17 2016-05-19 Unisys Corporation Preserving the highest shipping price using a logistics management system (lms)

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张永莉: "航空公司收益管理理论、应用与创新研究" *
李冰州;武振业;卜祥智;: "能力随机的海运集装箱收益管理超订模型" *
许渲;朱金福;: "基于多目标规划的航空货运舱位存量控制模型" *
雷丽彩;周晶;: "考虑超售的多级运价航空货运容量分配模型" *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113762672A (zh) * 2020-10-19 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种业务数据生成方法及装置、存储介质
CN112365210A (zh) * 2020-11-19 2021-02-12 中国民航信息网络股份有限公司 一种产品的可用库存量确定方法及装置
CN115809842A (zh) * 2022-12-12 2023-03-17 中外运跨境电商物流有限公司 一种航空货运智能配载的实现方法与系统
CN115809842B (zh) * 2022-12-12 2024-05-17 中外运空运有限公司 一种航空货运智能配载的实现方法与系统
CN116070776A (zh) * 2023-02-24 2023-05-05 中外运跨境电商物流有限公司 一种航空货运产品的智能拼接方法与系统
CN116070776B (zh) * 2023-02-24 2024-03-29 中外运空运有限公司 一种航空货运产品的智能拼接方法与系统
CN116502850A (zh) * 2023-04-27 2023-07-28 中国南方航空股份有限公司 一种舱位分配方法、装置及设备
CN116502850B (zh) * 2023-04-27 2024-04-26 中国南方航空股份有限公司 一种舱位分配方法、装置及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111626482A (zh) 航空货运舱位分配方法及系统
Meng et al. Revenue management for container liner shipping services: Critical review and future research directions
Feng et al. Air cargo operations: Literature review and comparison with practices
Kleywegt et al. The dynamic and stochastic knapsack problem
Kimes Yield management: a tool for capacity-considered service firms
Bitzan et al. A comparative analysis of cost change for low-cost, full-service, and other carriers in the US airline industry
US20140149313A1 (en) System and methods for trading in multi-modal freight shipment derivatives
Billings et al. Cargo revenue optimisation
US20130173489A1 (en) Inland freight management
US20080059273A1 (en) Strategic planning
US8543433B1 (en) System and method for real-time revenue management
US20060015396A1 (en) System and method for optimizing the utilization of a cargo space and for maximizing the revenue from a cargo transport
CN102598034A (zh) 为多个需求组提供不同服务质量的有效库存管理
Kleywegt An optimal control problem of dynamic pricing
CN109636282B (zh) 一种航空货邮配送方法
Moussawi-Haidar Optimal solution for a cargo revenue management problem with allotment and spot arrivals
US20140122155A1 (en) Workforce scheduling system and method
Zhu et al. Optimisation of containerised air cargo forwarding plans considering a hub consolidation process with cargo loading
CN112184092A (zh) 物流节点确定方法、装置、服务器及存储介质
Chan et al. Agent-based flight planning system for enhancing the competitiveness of the air cargo industry
Budiarto et al. Revenue management of air cargo service in theory and practice
Obeng et al. Airline fare and seat management strategies with demand dependency
Romanenko Optimization of transfer air transportation system parameters considering fuzzy and stochastic uncertainties
CN115169739A (zh) 基于物流供应链的考虑时效性和折扣的运输路径规划方法
Paethrangsi Maximizing revenue in airline industry through air cargo operations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination