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Enregistrement W4306248836 · doi:10.1155/2022/7383396

Optimizing Joint Decisions of Dynamic Pricing and Ticket Allocation for High-Speed Railway with Operators’ Risk Preference

2022· article· en· W4306248836 sur OpenAlexvenueno aff
Huaqin Meng, Zhenying Yan, Yu Wang, Yiwei Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Inner MongoliaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTicketComputer scienceRevenueRevenue managementOperations researchMathematical optimizationDynamic programmingStochastic programmingTrainPreferenceParticle swarm optimizationDynamic pricingMicroeconomicsEconomicsEngineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed trains powered by electricity have low-carbon emissions and are the important intercity travel conveyances conducive to sustainable social development. The sustainable development of high-speed railway needs to improve the operating revenue and the resource utilization. Joint optimization of dynamic pricing and ticket allocation are often used to improve high-speed railway revenue and seat utilization in the literature. However, the uncertainty of demand makes joint decision-making difficult to be accurate. The risk preference of decision-makers also deeply affects the effect of joint decision-making. To cope with the uncertain demand and test the effect of operator risk preference on joint decision-making, this paper used chance constrained programming theory to optimize dynamic pricing and ticket allocation simultaneously. The presale period is divided into several stages. In each stage, ticket demand follows the normal distribution and changes with the price elasticity. Passengers choose tickets according to the multinomial logit model. The chance constrains reflect operators’ risk preference. The chance constrained stochastic nonlinear programming is proposed for joint decision of dynamic pricing and ticket allocation. Then, the combination algorithm of particle swarm optimization algorithm and mixed-integer linear programming was designed to solve the model. Finally, the numerical experiments according to actual operating scale were design to validate the model and algorithm. The results indicate that under different confidence levels, the proposed model and algorithm increase the total revenue by 11.84%-13.40% compared with the ticket allocation under the single fixed fare. The model can help the high-speed railway operators understand the impact of risk preference on joint decision-making, and provide decision support for them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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