Vi anser att ett kanoniskt intäktshanteringsproblem i en nätverksmiljö där målet är att hitta en policy för kundinträde för att maximera de totala förväntade intäkterna över en fast ändlig horisont. Det finns en uppsättning resurser som var och en har en fast kapacitet. Det finns flera kundklasser, var och en med en tillhörande ankomstprocess, pris och resursförbrukning vektor. Om en kund accepteras, tar den effektivt bort de resurser som den konsumerar från systemet. Den exakta lösningen kan inte uppnås för problem av rimlig storlek på grund av dimensionalitetens förbannelse. Flera (ungefärliga) lösningstekniker har föreslagits i litteraturen. Ett sätt att analytiskt jämföra policyer är genom en asymptotisk analys där både resursstorlekar och ankomsthastigheter växer sig stora. Många av de föreslagna åtgärderna är asymptotiskt optimala i flytande skala. Men som vi visar i detta dokument kan denna politik misslyckas med att vara optimal på den känsligare spridningsskalan även för ganska enkla problemfall. Vi utvecklar en ny politik som uppnår optimal spridningsskala. Policyn börjar med en probabilistisk antagningsregel härledd från optimeringen av vätskemodellen, bäddar in en utlösande funktion som spårar skillnaden mellan den faktiska och förväntade kundacceptans, och sätter tröskelvärden för utlösarfunktionen, vars brott åberopar återoptimering av inträdesregeln. Vi visar att omlösning av vätskemodellen, som måste utföras högst en gång, krävs för att förlänga den asymptotiska optimaliteten från vätskeskalan till diffusionsskalan. Vi visar genomförandet av politiken genom numeriska exempel. Nyckelord: intäktsförvaltning; asymptotisk optimalitet; inträdeskontroll; diffusionsgräns; vätskegräns; återoptimering MSC2000 ämnesklassificering: Primär: 90B15, 90B05, 60K30; sekundär: 60F05, 60F17 OR/MS ämnesklassificering: Primär: inventering och produktion: intäktsförvaltning; sekundär: sannolikhet; diffusion: begränsa teorem Historik: Mottagen 2 november 2005; reviderad 3 november 2006. 1. Vad är det för fel på dig? Inledning. I detta dokument undersöker vi ett kanoniskt intäktshanteringsproblem och utvecklar ett nytt tillvägagångssätt som uppvisar bättre resultat för "stora" problem än tidigare tillvägagångssätt. Problemet definieras enligt följande: Det finns en uppsättning resurser med fast kapacitet som ska användas av kunder som anländer slumpmässigt under ett fast ändligt tidsintervall. Kunderna är uppdelade i olika klasser baserat på deras användning av resurser och det (fasta) pris de betalar för tjänsten. Beroende på deras klasser, anländande kunder antingen omedelbart accepteras för service eller avvisad-nej väntar eller backlog är tillåtet. Om en kund accepteras, tar den bort de resurser som den förbrukar från systemet. Oanvända resurser i slutet av tidsintervallet har inget bärgningsvärde. Målet är att hitta en antagningspolicy för att maximera de totala förväntade intäkterna. Ett klassiskt exempel på detta problem är kontroll av flygsäten, där en resurs motsvarar ett flygben och kapacitet motsvarar antalet platser på flygningen. Kundklasser definieras av (ursprungliga, biljettpriser) kombinationer. Flygbolaget försöker tilldela platser till olika kundklasser på ett sätt som maximerar de förväntade intäkterna. Andra fall av detta problem kan hittas i olika tjänstebranscher såsom biluthyrning, hotellrum bokning, och bandbredd tillhandahållande i telekommunikationsnät. Samma problem finns också när det gäller hantering av försörjningskedjan, t.ex. när en lagerförvaltare måste fördela vissa ej påfyllningsbara lager av komponenter till olika order. Om det exakta antalet kunder ankomster av varje klass över tidsintervall gavs i förväg, då det optimala antalet kunder i varje klass att acceptera kunde erhållas genom att lösa ett heltal program. (I den asymptotiska regim som intresserar oss, avslappning av detta heltal program till ett linjärt program (LP) inför asymptotiskt försumbart fel, så vi bara anser denna avslappnade LP, inte exakt heltal program. Det bör noteras att det optimala målet för LP är en övre gräns på det optimala målet för heltalsprogrammet.) Naturligtvis, i normala situationer är det faktiska antalet ankomster inte känt förrän processen är över, så vi hänvisar till de förväntade intäkter som erhållits enligt ovanstående förfarande som efterklok optimal. Närmare bestämt, för varje urval väg ankomster, låt efterhandsintäkter vara de intäkter som beslutsfattaren kunde ha uppnått med efterhand optimering av antagningsbeslut. Det efterklokaste optimala värdet är det förväntade värdet av efterhandsintäkterna. I detta dokument studerar vi förhandspolicyer som bestäms utifrån begränsad information (medelvärde, standardavvikelse eller distribution) om ankomstprocesserna. Den efterklokaste optimal sätter den övre gränsen för förväntade intäkter som kan uppnås och används som referenspunkt för att mäta resultatet av en viss politik. Vi utvecklar vår analys enligt följande asymptotiska ramverk: Vi introducerar en sekvens av problem av ökande storlek genom att skala upp kundens ankomster och kapacitet med en faktor av k k = 1 2. Vi definierar
REF föreslår en strategi för tillträdeskontroll för ett bokningssystem med olika kundklasser.
An asymptotically optimal policy for a quantity-based network revenue management problem
{'venue': 'Mathematics of Operations Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}