lunedì , 24 aprile 2017
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Metodi di ottimizzazione del Revenue – Programmazione lineare probabilistica

Il modello che vi presenterò è ulteriore complicazione del modello precedente. Viene infatti introdotto un elemento di probabilità: la probabilità di vendere una camera ad un determinato prezzo. La formulazione che la dottrina ci insegna è la seguente:

 

Dove i è la tariffa, j è l’unità di inventario, x_ij è pari a 1 se l’unità è stata venduta alla tariffa i oppure 0 se non è stata venduta, p_ij è la probabilità associata alla vendita ell’unità j al prezzo i, r_ij è il ricavo realizzabile dalla vendita dell’unità j al prezzo i, C_j è la disponibilità totale espressa in unità di inventario.

Questo per il momento sembra essere il modello che ha le maggiori possibilità di essere aderente alla realtà. L’aggiunta della probabilità di vendita della camera alla data tariffa lo rende maggiormente preciso.

Sarebbe bello fare un esempio pratico di questo modellino, magari con l’aiuto di qualcuno di voi..

Cmq se consideriamo un hotel di 60 camere con 4 tariffe diverse abbiamo già 240 variabili binarie diverse. Bisognerebbe costruire un foglio excel e fare un po di prove sull’effettiva capacità di approssimazione del modello.

Chiedo aiuto al pubblico.. 🙂

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