代写282 MODEL BUILDING IN MATHEMATICAL PROGRAMMING 12.24 Yield management帮做R编程

MODEL BUILDING IN MATHEMATICAL PROGRAMMING

12.24    Yield management

An airline is selling tickets for flights to a particular destination. The flight will depart in three weeks’ time. It can use up to six planes each costing £50 000 to hire. Each plane has the following:

37 First Class seats

38 Business Class seats

47 Economy Class seats.

Up to  10% of seats in  any one category can be transferred to an adjacent category.

It wishes to  decide  a price for each  of these  seats.  There  will be further opportunities  to  update  these  prices  after  one  week  and  two  weeks.  Once  a customer has purchased a ticket, there is no cancellation option.

For administrative simplicity, three price level options are possible in each class (one of which must be chosen). The same option need not be chosen for each class. These are given in Table 12.17 for the current period (period 1) and two future periods.

Table 12.17

 

Option 1

Option 2

Option 3

 

First

£1200

£1000

£950

Period 1

Business

£900

£800

£600

 

Economy

£500

£300

£200

 

First

£1400

£1300

£1150

Period 2

Business

£1100

£900

£750

 

Economy

£700

£400

£350

 

First

£1500

£900

£850

Period 3

Business

£820

£800

£500

 

Economy

£480

£470

£450

 

Demand is uncertain but will be affected by price. Forecasts have been made of these demands according to a probability distribution that divides the demand levels into three scenarios for each period. The probabilities of the three scenarios in each period are as follows:

Scenario 1

0.1

Scenario 2

0.7

Scenario 3

0.2

The forecast demands are shown in Table 12.18.

Table 12.18


Decide price levels for the current period, how many seats to sell in each class  (depending  on  demand),  the provisional  number  of planes to book  and provisional price levels and seats to sell in future periods in order to maximise expected yield. You should schedule to be able to meet commitments under all possible combinations of scenarios.

With hindsight  (i.e. not known until the beginning  of the next period), it turned out that demand in each period (depending on the price level you chose) was as shown in Table 12.19.

Table 12.19

 

Price option 1

Price option 2

Price option 3

 

First

25

30

40

Period 1

Business

50

40

45

 

Economy

50

53

65

 

First

22

45

50

Period 2

Business

45

55

75

 

Economy

50

60

80

 

First

45

60

75

Period 3

Business

20

40

50

 

Economy

55

60

75

 

Use the actual demands that resulted from the prices you set in period 1 to rerun the model at the beginning of period 2 to set price levels for period 2 and provisional price levels for period 3.

Repeat this procedure with a rerun at the beginning of period 3. Give the final operational solution.

Contrast this solution to one obtained at the beginning of period 1 by pricing to maximise yield based on expected demands.

12.25    Car rental 1

A small (‘cut price’) car rental company, renting one type of car, has depots in Glasgow, Manchester, Birmingham and Plymouth. There is an estimated demand for each day of the week except Sunday when the company is closed. These estimates are given in Table 12.20. It is not necessary to meet all demand.

Table 12.20

 

Glasgow

Manchester

Birmingham

Plymouth

Monday

100

250

95

160

Tuesday

150

143

195

99

Wednesday

135

80

242

55

Thursday

83

225

111

96

Friday

120

210

70

115

Saturday

230

98

124

80

Cars  can be rented for  one, two  or three  days  and returned  to  either the depot from which rented or another depot at the start of the next morning. For example, a 2-day rental on Thursday means that the car has to be returned on Saturday morning; a 3-day rental on Friday means that the car has to be returned on Tuesday morning. A  1-day rental on Saturday means that the car has to be returned on Monday morning and a 2-day rental on Tuesday morning.



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