基于选择模型的约束定价在基于选择的收入管理中的应用
最优化与控制
2025-01-06 v1
摘要
我们考虑基于选择模型（即多项逻辑（MNL）模型）预测的客户行为的网络收入管理中的动态定价问题。即使在客户需求随时间不变的静态情形下，该问题在价格上的目标函数也高度非凹。现有研究大多依赖观察到目标函数关于购买概率的凸性，暗示静态定价问题在购买概率线性约束下可高效求解。然而，这种方法在处理价格约束方面受限，因价格约束在某些实际商业情境中可能具有重要意义。为克服这一局限，本文考虑涉及价格和购买概率双重约束的通用定价问题。为解决非凸性挑战，我们发展了一种近似机制，使可通过二分法和混合整数线性规划（MILP）求解受约束的静态定价问题。我们进一步将近似方法扩展到动态定价情境。该方法涉及一种资源分解方法以解决动态问题的维数灾难，以及一种近似求解子问题的方法。基于各种规模生成实例的 numerical 实验结果表明，我们的近似方法在静态和动态情境下均优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2501.01764,
title = {Constrained Pricing in Choice-based Revenue Management},
author = {Qian Shao and Tien Mai and Shih-Fen Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01764},
year = {2025}
}