Имитационная модель процесса продаж авиабилетов для продуктов одного рейса
Аннотация
Предмет: Одной из основных задач управления доходами пассажирской авиакомпании является эффективная продажа авиабилетов. Решению этой задачи подчинены её многие операционные процессы, включая формирование лётного расписания, назначение типов воздушных судов на рейсы, построение цепочек рейсов с назначенными на них бортами, сегментация пассажирского спроса и его прогнозирование, ценообразование, сверхлимитные продажи (overbooking) и т.п. С точки зрения математического моделирования, продажа авиабилетов – это чрезвычайно сложный процесс, поскольку он зависит от множества случайных, иногда трудно прогнозируемых, факторов, прежде всего, от спроса на продукты, которые авиакомпания предлагает потенциальным пассажирам. Одним из подходов к описанию процесса продаж, на основании которого можно сделать корректные выводы и построить необходимые для бизнеса оценки, служит имитационное моделирование. Имитационная математическая модель, предложенная в статье, позволит, в частности, определить влияние точности прогноза пассажирского спроса на эффективность продаж в зависимости от выбранной стратегии продаж и иерархии вложенности ценовых классов.
Цель: Статья посвящена формированию имитационной модели для задачи оптимального контроля ресурсов на одном рейсе.
Метод: Модель разработана на базе методов и подходов формирования имитационных моделей и их программной реализации.
Результаты: Апробация модели проведена с помощью массовых числовых расчетов, выполненных на базе ее программной реализации для синтетических исходных данных для нескольких ценовых классов одного рейса. Полученные числовые результаты демонстрируют возможность использования имитационной модели для решения поставленной задачи.
Metrics
Литература
Лавренюк, О. В. (2011). Описание компьютерного симулятора для системы управления доходами авиакомпании. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена, (141), 75-80. [Lavreniuk, О. V. (2011). Description of a computer simulator for an airline revenue management system. Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, (141), 75-80. (In Russian).]
Belobaba, P. (1987). Air travel demand and airline seat inventory management. Massachusetts Institute of Technology. Department of Aeronautics and Astronautics.
Belobaba, P., Amadeo, R., Odoni, A., & Barnhart, C. (2016). Airline pricing theory and practice. The global airline industry. Hoboken: Wiley.
Ferguson, M., & Smith, S. (2014). The changing landscape of hotel revenue management and the role of the hotel revenue manager. Journal of Revenue and Pricing Management, 13(3), 224–232.
Fridman, G., & Lapina, M. (2016). Maximum likelihood approach for demand unconstraining problem with censoring information incompleteness. Journal of Revenue and Pricing Management, (15), 37–51. DOI: 10.1057/rpm.2015.23
Fukushi, M., Delgado, F., Raveau, S., & Santos, B. (2022). A choice-based air transport simulator applied to airline competition and revenue management. Transportation Research Part A: Policy and Practice, (155), 297-315. DOI: 10.1016/j.tra.2021.11.010
Gosavi, A., Ozkaya, E., & Kahraman, A. F. (2007). Simulation optimization for revenue management of airlines with cancellations and overbooking. OR Spectrum, (29), 21–38. DOI: 10.1007/s00291-005-0018-z
Haensel, A., Mederer, M., & Schmidt, H. (2012). Revenue management in the car rental industry: A stochastic programming approach. Journal of Revenue Pricing Management, (11), 99–108. DOI: 10.1057/rpm.2010.52
Ivanov, S., Del Chiappa, G., & Heyes, A. (2021). The research-practice gap in hotel revenue management: Insights from Italy. International Journal of Hospitality Management, (95), 102924. DOI: 10.1016/j.ijhm.2021.102924
Klein, R., Koch, S., Steinhardt, C., & Strauss, A. (2020). A review of revenue management: Recent generalizations and advances in industry applications. European Journal of Operational Research, 284(2), 397-412. DOI: 10.1016/j.ejor.2019.06.034
Kraft, E., Srikar, B. N., & Phillips, R. L. (2000). Revenue management in railroad applications. Journal of Transportation Quarterly, 54(1), 157-176.
Littlewood, K. (1972). Forecasting and Control of Passenger Bookings. In Proceedings of the 12th AGIFORS Symposium, 95–117.
Long, Y. (2022). Airline Revenue Management with Segmented Continuous Pricing: Methods and Competitive Effects. Massachusetts Institute of Technology.
Long, Y., & Belobaba, P. (2024). Airline revenue management with segmented continuous pricing: methods and competitive effects. Journal of Revenue Pricing Management, (23), 14–27. DOI: 10.1057/s41272-023-00462-6
Selc̣uk, A. M., & Avṣar, Z. M. (2019). Dynamic pricing in airline revenue management. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 478(2), 1191-1217. DOI: 10.1016/j.jmaa.2019.06.012
Shihab, S. A. M., & Wei, P. (2022). A deep reinforcement learning approach to seat inventory control for airline revenue management. Journal of Revenue Pricing Management, (21), 183–199. DOI: 10.1057/s41272-021-00281-7
Talluri, K., & Ryzin, G. (2004). The theory and practice of Revenue Management. Kluwer Academic Publishers. Boston.
Wang, S., Zhuang, W., Tian, F., Zhang, L., Peng, M., & Yung, K. L. (2025). Airline revenue management with demand forecast updating: a case study of single-leg data. Enterprise Information Systems, 19(5–6). DOI: 10.1080/17517575.2025.2492760
Yeoman, I. (2024). Hospitality revenue management research. Journal of Revenue Pricing Manag, (23), 195–196. DOI: 10.1057/s41272-024-00491-9

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.


















