Robust optimization models for network revenue management

Etkin kapasite ayırma yöntemleri Ağ Gelir Yönetiminde önemli bir rol oynar. Ancak, belirsizlikler altında optimal kapasite kontrollerini belirlemek için mevcut yöntemler, örneğin stokastik optimizasyon, genellikle bilinmeyen parametreler için bilinen bir olasılık dağılımı varsayar. Bu varsayım, beklenmedik veri desenleriyle karşılaşıldığında modelin performansını düşürebilir. Bu tezde, stokastik kaynak tahsis problemlerini ele almak için sağlamcı optimizasyon formülasyonları yoluyla yenilikçi bir yaklaşım sunuyoruz ve bu sağlamcı formülasyonlara dayalı olarak uygulanabilir sonuçlar elde etmek için bir sezgisel yöntem tanıtıyoruz. Gelir yönetimi alanındaki koltuk tahsisi problemlerine odaklanan kapsamlı simülasyonlar aracılığıyla, önerdiğimiz formülasyonların en kötü durum performanslarını inceliyoruz.