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Enregistrement W2072747920 · doi:10.1111/j.1475-3995.2008.00642.x

Airline seat allocation competition

2008· article· en· W2072747920 sur OpenAlexafffund
Michael Z.F. Li, Anming Zhang, Yimin Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Transactions in Operational Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésNash equilibriumProfit (economics)RivalryUniquenessMicroeconomicsCompetition (biology)Computer scienceEconomicsDilemmaAir traffic managementOperations researchCost allocationMathematical economicsMathematical optimizationMathematicsAir traffic control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the classical seat allocation problem under competition between two airlines with different cost structure. The cost asymmetry that has been ignored in the yield management literature can be caused by either operations or distributions. We investigate the decision problem of two airlines offering two identical fare classes under both the simultaneous and sequential allocations. For both allocation cases, we show the existence, uniqueness and stability of pure‐strategy Nash equilibrium under a reasonable condition on the ratios of relative profit margins of the two fare classes. We find that there will be fewer seats protected for the full‐fare class if the discount seats can be booked first. We found that the asymmetry in costs has two effects on the equilibrium solutions: (a) an airline behaves aggressively for the fare class where it enjoys a cost advantage; (b) an airline tends to balance the trade‐offs internally when it has absolute cost advantage in both fare classes. In deriving the collusive solution for both cases for comparative purposes, we discover new insights by solving the two‐flight, two‐fare seat allocation problem with different cost structures on the two flights. In particular, we show that rivalry in full‐fare seat protection leads to a Prisoners' Dilemma for the carriers. Finally, a numerical example is used to illustrate various analytical results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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