鄧連波，曾寧鑫，陳雨欣，肖龍文

基于票額分配的高速鐵路動態(tài)定價分治優(yōu)化方法

鄧連波，曾寧鑫，陳雨欣，肖龍文

(中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410075)

研究基于票額分配的高速鐵路多列車多OD的動態(tài)定價問題。以多列車的總收益最大為目標函數(shù)，建立多列車多OD的動態(tài)定價和票額分配聯(lián)合優(yōu)化模型，并在約束條件中充分考慮實際運營的需要。設(shè)計了將模型分解為雙層規(guī)劃的分治優(yōu)化方法，通過票額分配與動態(tài)票價的分治優(yōu)化，有效降低該類大規(guī)模問題的求解難度，并提高了求解效率。最后用20列車350個乘車OD的大型算例對模型和方法進行驗證，為高速鐵路動態(tài)定價的實際應(yīng)用提供支持與參考。

高速鐵路；動態(tài)定價；票額分配；多列車；分治優(yōu)化

隨著中國高鐵網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，中國已經(jīng)從政策層面逐步放開了高鐵的自主定價權(quán)，并在部分線路上進行了嘗試。在政策實施的大背景下，借鑒其他行業(yè)應(yīng)用收益管理的成功經(jīng)驗，將收益管理理論與方法應(yīng)用到我國高速鐵路票價制定體系中，對提升高速鐵路的運營效率和收益具有重要的現(xiàn)實意義。收益管理的主要內(nèi)容包括需求預(yù)測、超售、座位分配和動態(tài)定價4個部分。對于鐵路行業(yè)而言，動態(tài)定價和座位分配是最適用的策略和手段。國內(nèi)外學(xué)者對動態(tài)定價和座位分配問題大部分針對2個問題單獨研究。Weatherford[1]首先考慮了定價和座位分配聯(lián)合優(yōu)化問題，研究對象是民航的單航班。此后FENG等[2?3]也研究了單航班的定價和座位分配聯(lián)合優(yōu)化問題。Chew等[4]研究了單一產(chǎn)品動態(tài)定價和座位分配聯(lián)合優(yōu)化的一般問題。而Kuyumcu等[5?9]研究了多航班的動態(tài)定價和座位分配聯(lián)合優(yōu)化的問題。在鐵路研究領(lǐng)域，Ongprasert[10]研究了與民航競爭環(huán)境下日本城際高速鐵路的座位分配問題，提出了考慮乘客選擇和折扣票價的多列車多OD座位分配模型。Hetrakul等[11]利用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型研究了城際鐵路多列車多OD的定價和座位分配問題。楊宇航等[12]基于旅客對票價變化的敏感程度研究了高速鐵路多列車差別定價策略。鄭金子[13]研究了多列車多階段的動態(tài)定價問題，在每一階段進行差異化定價，對整個模型采用近似動態(tài)規(guī)劃方法求解。宋文波等[14]研究了單列車多OD動態(tài)定價與票額分配綜合優(yōu)化問題，運用穩(wěn)健優(yōu)化方法對模型進行求解。趙翔等[15]利用票價和票額綜合優(yōu)化，研究了高速鐵路多列車差別定價方法。上述大部分文獻提出的方法仍然不具有普適性或只適用于小規(guī)模問題，并且在考慮座位分配時大都是從乘客的角度出發(fā)，基于乘客的效用或選擇來“被動”進行座位分配。本文在座位分配和動態(tài)定價時均以收益最大化為目標，建立多列車多乘車OD的動態(tài)定價和座位分配聯(lián)合優(yōu)化模型，采用分治優(yōu)化的方法來降低求解難度。

1 問題描述

1.1 基本假設(shè)

1) 假設(shè)只考慮單一線路一個方向的情況，多列車、多停站。在同一OD對起終點車站設(shè)置了停站的列車集可以互相視作可替代品，各趟列車具有不同起訖點和停站方案。

2) 假定各OD對之間的出行需求是相互獨立的。各個OD選擇某一列車的客流共同構(gòu)成列車相鄰?fù)Ｕ緟^(qū)間的斷面流，需要滿足列車能力約束。

3) 不同旅客愿意支付不同的價格購買相同的座位。每趟列車的定價、速度(旅行時間)和乘降時刻等會影響乘客出行行為。同時忽略因票價波動發(fā)生的退票情況。

4) 假定需求函數(shù)已知，不同OD的需求彈性在同一時間相同。將預(yù)售期劃分為若干售票時段，根據(jù)每個售票時段開始時各OD的剩余席位數(shù)，確定該時段計劃發(fā)售車票的票價和數(shù)量。

1.2 符號定義

采用廣義費用的指數(shù)函數(shù)來刻畫客流需求。給定O-D對(,)，具有相同O-D對(,)的全部高鐵旅客運輸產(chǎn)品的分時段彈性需求函數(shù)可以描述為以下形式

所以，服務(wù)于O-D對(,)所有列車的每個旅客平均費用

2 模型構(gòu)建

以所有列車所有乘車OD各個售票時段的總售票收益最大化為優(yōu)化目標，目標函數(shù)為

約束條件包含了列車能力約束，非負約束和各類票價約束。

1) 每一趟列車各區(qū)間的能力約束。

2) 售票數(shù)量非負約束。

3) 售票數(shù)量不大于需求量。

4) 票價上下界約束：任何時段、任何列車、任何點對的票價均滿足上下限的約束。

5) 同一列車長程票價不低于短程票價。

6) 同一列車、同一點對的票價隨著發(fā)車時間的接近而單調(diào)增加(或者不下降)。

上述模型可以等價轉(zhuǎn)換成一個雙層規(guī)劃模型，其中上層主規(guī)劃模型是多列車多乘車OD的票額分配模型，下層子規(guī)劃模型是單列車單乘車OD的動態(tài)定價模型，將多列車的動態(tài)價格策略問題分解為多列車的票額分配計劃和各列車各乘車OD的動態(tài)定價策略2部分。

2.1 上層主規(guī)劃模型：票額分配模型(M1)

以所有列車所有乘車OD各個售票時段的總售票收益最大化為優(yōu)化目標，目標函數(shù)為：

約束條件僅包含預(yù)售期內(nèi)各列車的能力約束。

2.2 下層子規(guī)劃模型：單列車單乘車OD的動態(tài)定價模型(M2)

以單列車單乘車OD各個售票時段的總售票收益最大化為優(yōu)化目標，目標函數(shù)為：

將式(15)變換可得

約束條件包含乘車OD的票額約束、售票數(shù)量非負約束和各類票價約束。

該乘車OD的票額約束為

其他約束條件與式(7)，(9)，(10)和(11)一致。

3 模型求解

再結(jié)合式(1)，可得

將式(21)代入式(20)，可得：

約束條件包含能力約束和售票數(shù)量非負約束。能力約束與式(13)一致，非負約束如下：

5) 返回2)。

該方法通過模型分解有效降低了求解難度。模型中，M1’求解宏觀票額分配這一靜態(tài)問題，約束條件是線性的，是高維二次規(guī)劃問題，M2求解票額分配下單列車單乘車OD的動態(tài)票價，是維數(shù)較低的非線性規(guī)劃問題，同時可以在前次求解方案的鄰域內(nèi)迭代，提高了求解效率。

圖1 模型求解流程圖

4 算例分析

選取2014年7月1日武漢站到深圳北站這一段線路下行方向的20趟列車作為優(yōu)化對象。20趟列車包含了該段線路上各種起訖點，具體如表1 所示。

表1 算例列車組成表

圖2 總收益收斂圖

圖3 總客座公里收斂圖

表2 G6215次列車的優(yōu)化前后結(jié)果對比

為了更直觀地呈現(xiàn)優(yōu)化后的結(jié)果，選取從廣州南到深圳北的G6215次列車，以表格的形式對優(yōu)化前后的結(jié)果進行對比。從表2可以看出，優(yōu)化后各OD各階段的票價均滿足模型中各項約束條件，是可行的。同時典型列車的在收益和客座公里在8次以后也都趨于收斂。

5 結(jié)論

1) 構(gòu)建以多列車總收益最大化為目標函數(shù)的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，并從實際運營的角度考慮，將列車能力限制、票價的各種約束納入了約束條件，使模型更貼近現(xiàn)實需求。

2) 在求解時針對問題規(guī)模較大的情況，提出分治策略的求解方法，通過將模型分解為雙層規(guī)劃模型的等價變換，利用票額分配與動態(tài)票價的分治求解，有效降低了求解難度，并有效利用解的鄰域進行搜索，提高了求解效率。

3) 以實際運營情況作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行了20列車總計350個乘車OD的大規(guī)模算例分析。優(yōu)化后收益增長了2.19%，且快速收斂，得到了各方面均符合預(yù)期的結(jié)果，驗證了模型的正確性和求解方法的有效性。

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A divide-and-conquer optimization method for dynamic pricing of high-speed railway based on seat allocation

DENG Lianbo, ZENG Ningxin, CHEN Yuxin, XIAO Longwen

(School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, China)

This paper studies the dynamic pricing problem based on seat allocation of multiple trains and multiple O-D itineraries on high speed railway. Take the maximum total revenue of multiple trains as the objective function. A joint optimization model of dynamic pricing and seat allocation for multiple trains and multiple O-D itineraries was established. The actual operation requirements were fully considered in the constraint conditions. The model was decomposed into a bilevel programming to solve the problem. Dynamic price and seat allocation were optimized by divide-and-conquer method. The difficulty of solving this kind of large-scale problem was reduced effectively. And improve the solving efficiency. Finally, the model and method were verified with a large scale of example with 20 trains and 350 O-D itineraries. It provided support and reference for the practical application of dynamic pricing.

high speed railway; dynamic pricing; seat allocation; multiple trains; divide-and-conquer optimization

U293

A

1672 ? 7029(2019)10? 2407 ? 07

10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.10.004

2019?01?15

國家自然科學(xué)基金資助項目(71471179)；中國鐵路總公司重點課題(N2018X009)

鄧連波(1977?)，男，遼寧昌圖人，教授，從事交通運輸規(guī)劃與管理研究；E?mail：lbdeng@csu.edu.cn

(編輯 陽麗霞)