机构名称：
¥ 2.0
在本文中，我们提出了一种组合预测和优化决策支持工具，以协助航空货运收入管理部门接受/拒绝即将到来的货运预订。我们考虑一家联合航空公司的情况，并重点关注客机腹舱容量。这个过程是动态的（在预订期限内以离散方式接收预订）和不确定的（对于某些预订，没有提供三个尺寸，而实际可用于货物的腹舱空间仅在起飞前几个小时才公布）。因此，分析师根据历史数据或人类经验做出决策，由于上述不确定性，这可能会产生次优或不可行的解决方案。我们通过提出数据驱动的算法来预测可用的货物空间和货物尺寸来解决这些问题。一旦收到新的预订请求，就会按顺序解决包装问题，预测货物尺寸（如有必要），并考虑这种预测的不确定性。如果预订导致可行的装载配置，并且没有卸载之前接受的预订，则接受该预订。在确定性环境下应用时，我们的包装方法优于合作航空公司使用的方法，可将装载量提高 20%。该框架还在假设货物尺寸未知的情况下进行了测试，比较了风险倾向策略和风险规避策略，其中后者考虑了尺寸预测的不确定性，前者则使用
空运货物装载组合预测与包装模型
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