論文の概要: Revenue Optimization with Price-Sensitive and Interdependent Demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16748v1
• Date: Thu, 22 May 2025 14:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.37272
• Title: Revenue Optimization with Price-Sensitive and Interdependent Demand
• Title（参考訳）: 物価感・相互依存需要を考慮した収益最適化
• Authors: Julien Laasri, Marc Revol,
• Abstract要約: 本文書は、直行便の航空券の販売の価格と量に関する決定に焦点を当てている。 Air Franceは実際のデータを使って事前にそれを見積もっているので、私たちは需要データが与えられると仮定します。 我々の目標は、事前に定義されたオプションセットから各商品の価格を選択することで、直接飛行の収益を最大化することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Kalyan T. Talluri and Garrett J. Van Ryzin describe in their work [3], Revenue Management aims to maximize an organization's revenue by considering three types of decision categories: structural, pricing, and quantity. In this document, our primary focus will be on decisions related to pricing and quantity for the sale of airline tickets on a direct flight over a certain number of time periods. More specifically, we will only focus on the optimization aspect of this problem. We will assume the demand data to be given, since Air France estimates it beforehand using real data. Similarly, we assume all price options to be predetermined by Air France's algorithms and verified by their analysts. Our objective will be to maximize the revenue of a direct flight by choosing the prices for each product from the predefined set of options. -- Comme d\'ecrit par Kalyan T. Talluri et Garrett J. Van Ryzin dans leur ouvrage [3], le Revenue Management consiste en la maximisation du revenu d'un organisme \`a partir de trois types de cat\'egories de d\'ecision : structurelles, prix et quantit\'e. Dans ce document, nous nous int\'eresserons principalement aux d\'ecisions de type prix et quantit\'e pour la vente de billets d'avion sur un vol direct au cours d'un certain nombre de pas de temps. Plus pr\'ecis\'ement, nous nous situerons dans la partie optimisation du probl\`eme. Nous prendrons ainsi les donn\'ees de demande comme acquises, car elles sont estim\'ees au pr\'ealable par Air France \`a partir des donn\'ees r\'eelles. De m\^eme, pour chaque produit que l'on cherchera \`a vendre, on nous impose en amont les prix possibles que l'on a droit d'utiliser et qui se basent sur des algorithmes d'Air France dont les r\'esultats sont v\'erifi\'es par des analystes. Notre but sera alors de maximiser le revenu d'un vol direct en choisissant les prix de chaque produit parmi ceux impos\'es.
• Abstract（参考訳）: Kalyan T. Talluri氏とGarrett J. Van Ryzin氏が自身の著作[3]で説明しているように、収益管理は、構造、価格、量という3つのタイプの決定カテゴリを考慮して、組織の収益を最大化することを目的としています。 本文書では,一定期間の直行便における航空券の価格と販売量に関する決定に焦点をあてる。 具体的には、この問題の最適化の側面にのみ焦点をあてる。 Air Franceは実際のデータを使って事前にそれを見積もっているので、私たちは需要データが与えられると仮定します。 同様に、すべての価格オプションはAir Franceのアルゴリズムによって規定され、アナリストによって検証されると仮定する。 我々の目標は、事前に定義されたオプションセットから各商品の価格を選択することで、直接飛行の収益を最大化することです。 --Kalyan T. Talluri et Garrett J. Van Ryzin dans leur ouvrage [3], le revenue Management consiste en la maximisation du revenu d'un organisme \`a partir de trois types de cat\'egories de d'ecision : structurelles, prix et Quantit\'e。 原文は『Dans ce document, nous nous int\'eresserons principalement aux d\'ecisions de type prix et Quantit\'e pour la vente de Billets d'avion sur un vol direct au cours d'un certain nombre de pas de temps』である。 それに加えて、nous nous situerons dans la partie optimisation du probl\`eme。 Nous prendrons ainsi les donn\'ees de demande comme acquises, car elles sont estim\'ees au pr\'ealable par Air France \`a partir des donn\'ees r\'eelles。 de m\^eme, pour chaque produit que l'on cherchera \`a vendre, on nous imposed en amont les prix possibles que l'on a droit d'utiliser et qui se basent sur des algorithmes d'Air France dont les r\'esultats sont v'erifi\'es par des analystses。 真面目な話だが、真面目な話だが、真面目なところは、真面目な話だ。

関連論文リスト

• Dynamic Assortment Selection and Pricing with Censored Preference Feedback [10.988222071035198]
  本稿では,テキストセンタ型マルチノミアルロジット(C-MNL)選択モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。 売り手は価格で一連の商品を提示し、買い手は価格より高い価格で商品をフィルタリングし、残りの選択肢から少なくとも1つの商品を購入する。 我々のアルゴリズムは $tildeO(dfrac32sqrtT/kappa)$ と $tildeO(d2sqrtT/kappa) の残差を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T06:56:08Z)
• An Instrumental Value for Data Production and its Application to Data Pricing [107.98697414652479]
  本稿では,データ生成プロセスのインストゥルメンタルな価値を捉えるためのアプローチを開発する。 情報経済学における情報設計と信号の古典的概念とどのように結びつくかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T03:53:57Z)
• A Primal-Dual Online Learning Approach for Dynamic Pricing of Sequentially Displayed Complementary Items under Sale Constraints [54.46126953873298]
  顧客に対して順次表示される補完アイテムの動的価格設定の問題に対処する。 各項目の価格を個別に最適化するのは効果がないため、補完項目のコヒーレントな価格ポリシーが不可欠である。 実世界のデータからランダムに生成した合成設定を用いて,我々のアプローチを実証的に評価し,制約違反や後悔の観点からその性能を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:55:31Z)
• Fair Allocation in Dynamic Mechanism Design [57.66441610380448]
  競売業者が各ラウンドの買い手グループに、合計で$T$で分けない商品を販売している問題を考える。 競売人は、各グループの最低平均配分を保証する公正な制約に固執しつつ、割引された全体の収益を最大化することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T19:26:05Z)
• Dynamic Pricing and Learning with Long-term Reference Effects [16.07344044662994]
  本研究では,販売者が提示した過去の価格の基準価格が平均値となる,シンプルで斬新な参照価格メカニズムについて検討する。 このメカニズムの下では,モデルパラメータに関係なく,マークダウンポリシがほぼ最適であることを示す。 次に、需要モデルパラメータが不明な、より困難な動的価格と学習の問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T21:36:54Z)
• Dynamic Pricing and Advertising with Demand Learning [16.54088382906195]
  販売者が商品価格を設定できるだけでなく、フレキシブルな「広告スキーム」をデザインする新しい価格と広告の枠組みを考える。 我々は、販売者の実現可能な広告戦略に構造的な制限を課さず、情報を開示したり隠したりすることで、商品の宣伝を許す。 顧客は広告信号を観察し、製品に対するベイズ的な信念を推測します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T17:52:06Z)
• Dynamic Pricing with Volume Discounts in Online Settings [102.00782184214326]
  本稿では,電子商取引における客観的機能が利益であり,取引データのみが利用可能である場合の価格設定に焦点を当てる。 我々の研究は、異なるボリューム閾値で最適な価格を定め、異なるクラスのユーザーに提供する価格戦略を見つけることを目的としている。 我々は、オンライン形式でデータを活用できる2段階のオンライン学習アルゴリズムBを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T16:01:06Z)
• Optimizing Revenue Maximization and Demand Learning in Airline Revenue Management [0.0]
  提案アルゴリズムは,従来の手法よりも長い地平線上で収益を生み出すために,価格実験を効率よく行うことを示す。 この作業は、航空会社の収益管理(RM)において生じる一定の制約に適応する必要がある。 提案アルゴリズムは,従来の手法よりも長い地平線上で収益を生み出すために,価格実験を効率よく行うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T15:41:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。