Robust resource allocation under uncertainty
Belirsizlik altında sağlamcı kaynak paylaştırma
- Tez No: 889637
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
Belirsizlikler altında optimal kapasite denetimini belirleme için mevcut yöntemler genellikle bilinmeyen parametreler için bilinen bir dağılımı varsayar, bu bir örnek rassal doğrusal programlamadır. Bu tez, hava yolu gelir yönetimi ve kapasite denetimindeki rassal kaynak paylaşma problemini ele almak için sağlamcı optimizasyon biçimlendirmelerini kullanarak yeni bir yaklaşım sunar. Duruk biçimlendirmelerimiz, bağımlı talepleri hesaba katarak, gelir yönetimi literatüründeki mevcut tüketici-tercihi modellerine alternatif bir çözüm sunar. Önerdiğimiz biçimlendirmelerin yapısını inceleyerek, kapasite denetimi problemine çeşitli sağlamcılık ölçütleri göz önüne alınarak alternatif optimizasyon yöntemleri sunuyoruz. Bu sağlamcı biçimlendirmelere dayalı algoritmaları tanıtarak uygulanabilir sonuçlar elde ediyoruz. Gelir yönetimi alanındaki koltuk paylaştırma problemlerine odaklanan geniş kapsamlı benzetimler yoluyla, önerdiğimiz biçimlendirmeler önemli ölçüde geliştirilmiş en kötü durum performansları sergiler. Özellikle, olumlu senaryolarda bile, çözümlerimizin performansı gelir yönetimi literatüründeki mevcut yöntemlerin performansıyla kıyaslanabilir seviyededir. Talep dağılım parametrelerini oluşturan tahmin hatalarının olası etkilerine karşı koruma sağlayarak, talebin beklenen değerin altında gerçekleştiği senaryolarda iyi çalışan metodlar sunarak, biçimlendirmelerimiz, talep gerçekleşmesi beklenenden düşük olduğunda mevcut çözümlerden daha iyi gelirler elde eder.
Özet (Çeviri)
Current methods for determining optimal capacity controls under uncertainty, such as stochastic optimization, often assume a known distribution for unknown parameters. This paper presents a novel approach using robust optimization to address the stochastic resource allocation problem in airline seat-inventory control. Our static formulations account for demand dependencies, offering a streamlined alternative to existing customer-choice models in revenue management literature. We analyze the structure of our proposed formulations, and provide insights on several robust counterparts of the seat-inventory control problem, considering various measures of robustness. We introduce algorithms based on these robust formulations to derive actionable results. Through extensive simulations focused on seat allocation problems within the revenue management domain, our proposed formulations demonstrate significantly improved worst-case performances. Notably, even under favorable scenarios, the performance of our solutions are comparable to those of the existing methods in the revenue management literature. By providing protection against forecasting errors in demand distribution parameters and offering improved booking limit controls when demand falls below expected value, our formulations demonstrate superior revenue retention compared to existing methods in our comparative analyses.
Benzer Tezler
- Robust optimization models for network revenue management
Ağ gelir yönetimi için sağlamcı optimizasyon modelleri
İREM BAHTİYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Visible light positioning systems: Fundamental limits, algorithms and resource allocation approaches
Görünür ışık konumlandırma sistemleri: Temel sınırlar, algoritmalar ve kaynak tahsisi yaklaşımları
MUSA FURKAN KESKİN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN
- Finding robustly fair solutions in resource allocation
Kaynak paylaşımında gürbüz adil sonuçlar bulmak
İZZET EGEMEN ELVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM KARSU