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      高速鐵路定期票產(chǎn)品定價優(yōu)化研究

      2022-08-09 03:25:20蕾,王
      鐵道學(xué)報 2022年7期
      關(guān)鍵詞:乘車票價定期

      苗 蕾,王 煜

      (1.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院,北京 100044;2.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計算技術(shù)研究所,北京 100081)

      2020年起,鐵路運(yùn)輸企業(yè)推出計次票、定期票等新產(chǎn)品,廣受市場歡迎,尤其是定期票產(chǎn)品。定期票產(chǎn)品以“公交化、便利化出行”為設(shè)計理念,主要針對通勤旅客和部分商務(wù)旅客,通過“量多價惠”的原則吸引目標(biāo)旅客,增加用戶黏性,提高市場占有率。定期票持有者可在規(guī)定時間內(nèi)乘坐規(guī)定次數(shù),購買產(chǎn)品時指定發(fā)到站及席別的列車。旅客可按出行期限靈活選擇產(chǎn)品,如5、10、30日定期票等。定期票產(chǎn)品推出時間較短,無直接“量化的定價理論”可供參考,價格制定還處在探索研究階段,目前鐵路定期票產(chǎn)品定價主要依靠各級價格管理人員的經(jīng)驗,缺乏量化的理論模型來確定定期票產(chǎn)品的合理價格,難以最大化鐵路運(yùn)輸企業(yè)收益。

      定期票在城市公共交通等領(lǐng)域已有應(yīng)用,如公交、城市軌道交通等,多以周末票、7日票、月票等形式推出。但鐵路定期票產(chǎn)品應(yīng)用場景與上述公共交通票務(wù)產(chǎn)品區(qū)別很大,能夠從中借鑒的極為有限,高速鐵路(以下簡稱“高鐵”)定期票產(chǎn)品定價是一項嶄新的命題。另一方面,既有關(guān)于定期票產(chǎn)品定價理論研究較少,尤其是帶有數(shù)據(jù)和模型支撐的量化理論研究幾乎為空白,難以借鑒既有研究成果。

      定期票定價屬于鐵路客運(yùn)產(chǎn)品定價范疇,與鐵路主流定價理論具有共通性。文獻(xiàn)[1]研究交通運(yùn)輸產(chǎn)品即易逝品的定價問題。文獻(xiàn)[2]研究不確定需求下單一產(chǎn)品定價模型。文獻(xiàn)[3]構(gòu)建基于多列車多停站的票額和票價綜合優(yōu)化模型,根據(jù)模型特點設(shè)計混合啟發(fā)式算法,從而得到不同列車在不同區(qū)段的不同定價,解決差異化定價的問題。文獻(xiàn)[4-5] 研究我國鐵路實施客票折扣銷售的可行性及相關(guān)折扣制定依據(jù)。文獻(xiàn)[6]以時間敏感性、價格敏感性及出發(fā)時段偏好為基礎(chǔ),對旅客進(jìn)行分類,再研究同一區(qū)段兩列平行列車的動態(tài)定價問題。文獻(xiàn)[7-8]首先模擬旅客需求函數(shù),得到客運(yùn)產(chǎn)品需求與票價的數(shù)學(xué)關(guān)系,再逐步構(gòu)建高鐵動態(tài)票價優(yōu)化模型并求解。文獻(xiàn)[9]以京滬高鐵為例,考慮多種交通競爭方式,基于Logit模型構(gòu)建票價與收入的關(guān)系范式,得到收益優(yōu)化后的票價范圍。文獻(xiàn)[10]構(gòu)建不同時刻、不同運(yùn)輸方式的旅客出行廣義費(fèi)用函數(shù),建立雙層規(guī)劃模型,優(yōu)化不同時段城際鐵路票價。文獻(xiàn)[11]依據(jù)最大凹向包絡(luò)理論,建立基于乘客出行選擇行為的動態(tài)定價策略模型。本文基于以上理論模型,研究單列車多停站定期票定價優(yōu)化模型。

      1 參數(shù)定義與假設(shè)

      為研究定期票定價問題,對部分內(nèi)容進(jìn)行簡化和假設(shè):

      ①不考慮退票、改簽對定價過程的影響。

      ②定期票定價基準(zhǔn)對象是始發(fā)終到區(qū)間。

      ③每位旅客都是理性人,以自身利益最大化為出發(fā)點決策是否購買定期票,非始發(fā)終到旅客一般不會購買定期票,除非可以套利。購買定期票后旅客不會乘坐非始發(fā)終到的短區(qū)間。

      ④以二等座為研究對象。

      主要變量及其含義見表1。

      表1 主要變量及定義

      2 模型構(gòu)建

      2.1 旅客需求分析

      旅客根據(jù)其乘車歷史判斷是否購買定期票,對于某列車始發(fā)終到區(qū)間來說,旅客決定購買定期票的原因:①自身歷史參考期(某個時間段)內(nèi)實際乘車花費(fèi)高于定期票價格,購買定期票產(chǎn)品劃算;②更加便捷(隨時預(yù)約席位,預(yù)約最多10個席位,不用每次提前購票,提高乘車效率),部分旅客考慮定期票出行的便捷性,同時考慮到自身在歷史參考期的花費(fèi)僅略低于定期票價格,決定以提高少量花費(fèi)換取乘車便捷性從而購買定期票產(chǎn)品;③部分旅客雖然在歷史參考期實際花費(fèi)低于定期票價格,但定期票單次乘車價格下降會使這部分旅客預(yù)期增加乘車次數(shù),從而購買定期票。對于情況②和③,旅客在歷史參考期的實際花費(fèi)比較接近定期票產(chǎn)品價格才有可能最終選擇購買定期票產(chǎn)品。本文引入預(yù)期系數(shù)概念β對情況②和③的旅客在歷史參考期的實際花費(fèi)接近定期票產(chǎn)品價格的程度進(jìn)行度量,再結(jié)合情況①得到定期票旅客判別條件Φ為

      (1)

      (2)

      (3)

      (4)

      (5)

      (6)

      (7)

      (8)

      式中:μ1、σ1分別為該正態(tài)分布的均值、標(biāo)準(zhǔn)差。

      (9)

      (10)

      (11)

      式中:μ2、σ2分別為該正態(tài)分布的均值、標(biāo)準(zhǔn)值。

      (12)

      式(12)表示定期票旅客在購買定期票后相對于歷史參考期乘車次數(shù)會調(diào)高自己在時間段t內(nèi)的實際乘車次數(shù)。時間段t內(nèi),如果(r,s)為非始發(fā)終到區(qū)間,則(r,s)只有非定期票旅客乘車需求,其客流需求假設(shè)服從獨(dú)立的正態(tài)分布,則其客流需求概率密度函數(shù)為

      (13)

      式中:μrs、σrs分別為該正態(tài)分布的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。

      區(qū)間(r,s)期望售出數(shù)量Qrs為

      (14)

      (15)

      (16)

      (17)

      時間段t內(nèi)總定員Ct為

      Ct=t·C

      (18)

      式中:C為列車定員。

      同時以上分析需要滿足約束

      (19)

      (20)

      (21)

      qrs∈N 1≤r

      (22)

      式(18)~式(20)為列車能力約束,式(21)為定價約束,式(22)為整數(shù)約束。

      2.2 定期票定價優(yōu)化模型

      對于鐵路運(yùn)輸企業(yè),在時間段t,始發(fā)終到區(qū)間定期票產(chǎn)品提供的收益R1為

      (23)

      (24)

      非始發(fā)終到區(qū)間收益R2為

      (25)

      最終單列車多停站下的定期票定價優(yōu)化模型為

      (26)

      s.t. 式(18)~式(22)

      3 模型求解

      模型是帶約束條件的隨機(jī)非線性規(guī)劃模型,需要選擇啟發(fā)式算法求解。粒子群算法具有迭代過程簡單、易于理解、依賴參數(shù)少等優(yōu)勢,可兼顧求解復(fù)雜度和效率,采用粒子群算法對模型求解。

      式(26)需要同時優(yōu)化定期票票價和票額兩個變量,為簡化后續(xù)求解,降低解向量的維度,先將所有非定期票旅客的收益計算公式合理轉(zhuǎn)化為等效模型[13]為

      (27)

      s.t. 式(20)、式(22)

      q1L≥μ2

      (28)

      (28)

      式中:gh為與A維度相同的向量,各分量服從(-d,d)上的均勻分布,d為整數(shù)。

      (29)

      (30)

      (31)

      (32)

      h=1,2,…,Psize

      (33)

      圖1 求解過程

      4 算例模擬

      由于目前定期票推出的時間還太短,還多旅客還不了解定期票產(chǎn)品,真實銷售數(shù)據(jù)還不能反映真實的需求;同時為簡化問題復(fù)雜度,提高模型迭代效率,基于本文假設(shè)的統(tǒng)計學(xué)分布生成模擬數(shù)據(jù)對單列車多停站下的定期票定價優(yōu)化模型進(jìn)行算例分析。假設(shè)定期票設(shè)定乘車有效期為10 d,t=10。允許最大乘車次數(shù)為10次,m=10。定期票乘車區(qū)間為北京南至上海虹橋,涉及唯一列車為G22。G22定員1 103,C=1 103。經(jīng)停南京南站,共涉及3個區(qū)間:北京南至上海虹橋,北京南至南京南,南京南至上海虹橋。取J=2,北京南至上海虹橋區(qū)間旅客乘車次數(shù)分布見表2、表3。

      表2 第1個標(biāo)本時間段旅客乘車次數(shù)分布

      表3 第2個樣本時間段旅客乘車次數(shù)分布

      北京南至南京南、南京南至上海虹橋發(fā)送量均值和標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)見表4。

      表4 非始發(fā)終到區(qū)間客流量 人次

      各區(qū)間票價見表5。

      表5 各區(qū)間票價

      根據(jù)鐵路客運(yùn)一線價格管理人員的專家經(jīng)驗估算預(yù)期系數(shù)β=1.5,激勵系數(shù)α=1.2。定期票價格上限為正常乘車總價格即6 310元,為了防止非始發(fā)終到區(qū)間旅客通過購買始發(fā)終到區(qū)間定期票套利,也為了打消購買定期票旅客乘坐非始發(fā)終到短區(qū)間的可能性,需要分析定期票最低限價,非始發(fā)終到區(qū)間中最高票價區(qū)間為北京南至上海虹橋,票價為504元,因而定期票下限(乘坐10次)為5 040元。

      利用Python實現(xiàn)求解過程,設(shè)定粒子規(guī)模Psize=20,最大迭代次數(shù)為300次,收斂控制系數(shù)δ=1,φ1=0.5,φ2=0.5。以正常乘坐9次價格5 679元和定期票潛在旅客數(shù)量樣本均值82作為初始解輸入模型求解。迭代過程見圖2,可知在迭代到40次左右時達(dá)到收斂,最終定期票價格5 678元,取得總收入366.8萬元。各區(qū)間票額分配結(jié)果見表6。

      圖2 算法迭代過程

      表6 各區(qū)間票額分配結(jié)果

      從表6可知,以10 d為定期票使用期限,需單日分配給北京南—上海虹橋定期票旅客席位126個。對于非定期票旅客,北京南—上海虹橋分配票額3 917張,北京南—南京南分配票額6 445張,南京南—上海虹橋分配票額6 445張。最終。以不推出定期票所有區(qū)間票額正常售出為對比方案,在t1和t2兩個樣本期平均收入為360萬元,可知本文推出的定期票產(chǎn)品5 678(10,10)可以幫助鐵路運(yùn)輸企業(yè)提高收入1.9%。

      5 結(jié)論

      本文以解決客運(yùn)價格管理實踐中的實際問題入手,提出一種針對定期票產(chǎn)品定價的優(yōu)化模型。首先假設(shè)旅客需求呈現(xiàn)正態(tài)分布,其次引入預(yù)期系數(shù)與激勵系數(shù)模擬旅客決策行為從而得到定期產(chǎn)品的潛在旅客需求函數(shù),最后以收益最大化為目標(biāo)構(gòu)建基于單列車多停站的定期票定價優(yōu)化模型并求解。該模型將現(xiàn)有鐵路定價理論與實際應(yīng)用場景相結(jié)合,保證一定程度的落地應(yīng)用,為各級價格管理人員提供了一種定期票定價決策方法,彌補(bǔ)了目前定期票產(chǎn)品定價過程中過于依靠人工經(jīng)驗的瑕疵。算例模擬結(jié)果表明通過本文提出的定期票定價模型能夠提高總體收益1.9%,保證鐵路運(yùn)輸企業(yè)繼續(xù)擴(kuò)大推廣定期票產(chǎn)品的積極性,同時也為通勤旅客帶來更適合的運(yùn)輸產(chǎn)品,增強(qiáng)鐵路市場競爭力,實現(xiàn)鐵路運(yùn)輸企業(yè)與旅客的雙贏。

      但是,本文是以單列車多停站下的應(yīng)用場景,與多列車多停站的實際應(yīng)用場景還有差距。同時,本文的假設(shè)也與實際條件有一定差距,尤其是旅客會在購買定期票后在短區(qū)間乘車這一現(xiàn)象會使得本文研究問題更加復(fù)雜,這些都是下一步需要深化研究的。

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