Over the last three decades, there are many researches focusing on the practice and theory of RM in airlines. Most of them have dealt with a seat assignment problem for maximizing the total revenue. In this study, we focus on a seat assignment problem in airlines. The seat assignment problem can be modeled as a stochastic programming model which is difficulty to solve optimally. However, with some assumptions on the demand distribution functions and a linear approximation technique, we can transform the complex stochastic programming model to a Linear Programming model. Some computational experiments are performed to evaluate out model with randomly generated data. They show that our model has a good performance comparing to existing models, and can be considered as a basis for further studies on improving existing seat assignment models.
Over the last three decades, there are many researches focusing on the practice and theory of RM in airlines. Most of them have dealt with a seat assignment problem for maximizing the total revenue. In this study, we focus on a seat assignment problem in airlines. The seat assignment problem can be modeled as a stochastic programming model which is difficulty to solve optimally. However, with some assumptions on the demand distribution functions and a linear approximation technique, we can transform the complex stochastic programming model to a Linear Programming model. Some computational experiments are performed to evaluate out model with randomly generated data. They show that our model has a good performance comparing to existing models, and can be considered as a basis for further studies on improving existing seat assignment models.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.506-514
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2008
This paper presents an intelligent model; named as free model, approach for a closed-loop system identification using input and output data and its application to design a power system stabilizer (PSS). The free model concept is introduced as an alternative intelligent system technique to design a controller for such dynamic system, which is complex, difficult to know, or unknown, with input and output data only, and it does not require the detail knowledge of mathematical model for the system. In the free model, the data used has incremental forms using backward difference operators. The parameters of the free model can be obtained by simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) method. A linear transformation is introduced to convert the free model into a linear model so that a conventional linear controller design method can be applied. In this paper, the feasibility of the proposed method is demonstrated in a one-machine infinite bus power system. The linear quadratic regulator (LQR) method is applied to the free model to design a PSS for the system, and compared with the conventional PSS. The proposed SPSA-based LQR controller is robust in different loading conditions and system failures such as the outage of a major transmission line or a three phase to ground fault which causes the change of the system structure.
Many real-world problems are concerned with estimation rather than classification. This paper presents an adaptive technique to estimate the mechanical properties of materials from acoustoultrasonic waveforms. This is done by adapting a piece-wise linear approximation technique to a multi-layered neural network architecture. The piece-wise linear approximation network (PWLAN) finds a set of connected hyperplanes that fit all input vectors as close as possible. A corresponding architecture requires only one hidden layer to estimate any curve as an output pattern. A learning rule for PWLAN is developed and applied to the acousto-ultrasonic data. The efficiency of the PWLAN is compared with that of classical backpropagation network which uses generalized delta rule as a learning algorithm.
This paper discusses approximation modelling of discrete-time linear time-varying system(LTVS). The wavelet transform is considered as a tool for representing and approximating a LTVS. The joint time-frequency properties of wave analysis are appropriate for describing the LTVS. Simulation results is included to illustrate the potential application of the technique.
This paper presents a sophisticated Sequential Linear Approximation Method(SLAM) to solve nonlinear optimization problem and the performance of this method is compared with those of the Penalty Function Method(SUMT), Tangent Search Method(TSM) and Flexible Tolerance Method(FTM). To improve the convenience and flexibility in using the proposed SLAM, an user oriented design optimization language is developed and the application examples are shown for the optimization of propeller principal dimensions and the optimization of bulk carrier principal particulars.
A simple technique to decouple the modal equations of motion of a linear nonclassically damped system is to neglect the off-diagonal elements of the modal damping matrix. This is called the decoupling approximation. It has generally been conceived that smallness of off-diagonal elements relative to the diagonal ones would validate its use. In this study, the relationship between elements of the modal damping matrix and the error arising from the decoupling approximation is explored. It is shown that the enhanced diagonal dominance of the modal damping matrix need not diminish the error. In fact, the error may even increase. Moreover, the error is found to be strongly dependent on the exitation. Therefore, within the practical range of engineering applications, diagonal dominance of the modal damping matrix would not be sufficient to supress the effect of modal coupling.
A new approximation method is proposed for the linear model reduction of high order dynamic systems. This mehtod is based upon the denominator table(D-table) and time moment-matching technique. The denominator table(D-table) is used to obtain the denominator polynomial of reduced-order model, and the numerator polynomial is obtained by time moment-matching method. This proposed method does not require the calculation of the alpha-beta expansion and reciprocal transformation which should be calculadted by Routh approximation method. The advantages of the proposed method are that it is computationally every attractive better than Routh approximation method and the reduced model is stable Il the original system is stable.
직선 및 곡선과 같은 선형 특징은 영상 처리에 있어 중요한 특징중의 하나이다. 본 논문에서는 의미있는 선형 특징의 새로운 기법이 제안된다. 이 기법은 그래프 이론의 미니멀 스패닝 트리를 이용하여 경계점들을 연결하고 그 다음, 헤어(의미없는 잔가지)와 불합리한 선분을 제거한다. 이와 같이 추적된 선형 특징을 근사화 묘사하기 위하여 부분 선형 근사화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법으로 실험을 수행하여 그 결과를 보여 주었다.
This study is focused on the problem of seat allocation for group travel demand in airlines. We first explain the characteristic of group demand and its seat allocation process. The group demand in air travel markets can be classified into two types : incentive and package groups. Allocating seats for group demand depends on the types of group demand and the relationship between airlines and travel agents. In this paper we concentrate on the package group demand and develop an optimization model for seat allocation on the demand to maximize the total revenue. With some assumptions on the demand distribution and the linear approximation technique, we develop a mixed IP model for solving our problem optimally. From the computational experiments, we can find our optimization model can be applied well for real-world application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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