基于强化学习的平行航班动态定价

• 作者: 乐美龙 方园
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 平行航班 混合型旅客 动态定价 马尔可夫博弈 强化学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 交通管理与控制
• 页码范围: 47-53
• 页数: 7页
• 分类号: U-9
• 字数: 7145字
• 语种: 中文

摘要

由于平行航班之间的竞争越来越激烈,为提高航空公司收益,对机票销售系统中的航班和旅客分别建模.将航班的动态定价问题建模成马尔可夫博弈过程,对混合类型旅客建立Logit选择模型.利用多Agent的强化学习算法对实例进行求解,结果表明WoLF-PHC算法收敛所需迭代的次数大于Nash-Q算法,但在计算速度上WoLF-PHC算法优势明显,且具有较强的适应能力.此外,航空机票的定价策略与其他易逝品有所不同,整体呈现上升趋势.而旅客环境参数的变化,也会影响定价策略.基于WoLF-PHC算法得到的定价策略对于收益提升具有积极作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乐美龙	南京航空航天大学民航学院	19	37	4.0	5.0
2	方园	南京航空航天大学民航学院	1	0	0.0	0.0