航線網絡需求非限化估計中的策略行為發現算法

【摘要】：已有的優化類行為發現算法研究僅涉及短視型顧客，未考慮網絡環境下的顧客策略行為。針對現有基于顧客偏好排序列表的網絡型非參數離散選擇模型，提出了考慮策略型顧客的偏好行為發現啟發式算法。從定義顧客類型初始集和備選集開始，描述了受到顧客類型數量限制的模型參數極大似然聯合估計問題，并通過廣義拉格朗日函數將其轉化為無約束問題，利用拉格朗日函數及其對偶函數梯度的性質確定顧客類型篩選條件。數值模擬表明，所提啟發式算法能反映出顧客需求的網絡替代效應，迭代并自動地生成符合篩選條件的短視型和策略型顧客偏好排序列表，其行為發現計算過程無須求解NP難問題，能更加有效地避免需求非限化估計過程對歷史顧客“初始需求”的高估。