[发明专利]一种基于博弈学习的航班乘客流量生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于博弈学习的航班乘客流量生成方法，其特征在于，包括步骤：

对所属航段的乘客流量信息进行初始化，包括：

根据该航段运力和常态上座率，得到该航段每天的客座需求量；

将每天的客座需求量按照泊松分布将对应该客座需求量的售票分布到该天的前N天中；

根据扰动因素，在所述分布的基础上加或减一个正态分布的扰动；

其中，N为大于1的正整数；

根据初始化的乘客流量信息、乘客类型和该航段各个航班的信息，模拟每个乘客的航班选择；

针对该航段的所有航班，根据同航段上各个航班的售票信息和本航班的售票信息，模拟本航班的售票策略；

利用所述初始化的乘客流量信息、所模拟的乘客的航班选择、以及所模拟的本航班的售票策略进行仿真，得到乘客流量生成模型；

利用所述乘客流量生成模型，得到模拟乘客流量；

将模拟乘客流量和真实乘客流量输入判别模型进行判别，并根据判别结果对乘客流量生成模型的参数进行优化，以得到优化后的乘客流量生成模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扰动因素包括节假日、周末和突发事件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始化的乘客流量信息、乘客类型和该航段各个航班的信息，模拟每个乘客的航班选择，包括：

对于普通乘客，其中5％最高能接受[0.9,1]倍的原价票，20％最高能接受[0.7,0.9)倍的原价票，5％最高能接受(0,0.3]倍的原价票，70％最高能接收(0.3，0.7)倍的原价票；

对于商务乘客，80％能接受起飞时间在正常工作日的航班，20％对起飞时间没有要求；

50％仅接受直飞的航班，50％能够接受转机的航班；

10％仅接受大航司的航班，90％能接受小航司的航班。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对该航段的所有航班，根据同航段上各个航班的售票信息和本航班的售票信息，模拟本航班的售票策略，包括：

当其他航司的航班机票已售罄时，对本航班的票价提价；

当本航班的机票即将售罄时，对本航班的票价提价；

当有导致客流量增大的突发事件时，对本航班的票价提价；

当有导致客流量减小的突发事件时，对本航班的票价降价。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将模拟乘客流量和真实乘客流量输入判别模型进行判别，并根据判别结果对乘客流量生成模型的参数进行优化，以得到优化后的乘客流量生成模型，包括：

当判别模型无法区分模拟乘客流量和真实乘客流量时，得到优化后的乘客流量生成模型并采用该模型生成航班乘客流量；

否则，根据判别结果对所述乘客流量生成模型进行参数优化并返回上一步继续判别。

6.一种基于博弈学习的航班乘客流量生成系统，其特征在于，包括航段乘客流量初始化模块、航班选择模拟模块、售票策略模拟模块、乘客流量生成模块，以及判别模块；其中，

所述航段乘客流量初始化模块，对所属航段的乘客流量信息进行初始化，包括：

根据该航段运力和常态上座率，得到该航段每天的客座需求量；

将每天的客座需求量按照泊松分布将对应该客座需求量的售票分布到该天的前N天中；

根据扰动因素，在所述分布的基础上加或减一个正态分布的扰动；

其中，N为大于1的正整数；

所述航班选择模拟模块，根据初始化的乘客流量信息、乘客类型和该航段各个航班的信息，模拟每个乘客的航班选择；

所述售票策略模拟模块，针对该航段的所有航班，根据同航段上各个航班的售票信息和本航班的售票信息，模拟本航班的售票策略；

所述乘客流量生成模块，利用所述初始化的乘客流量信息、所模拟的乘客的航班选择、以及所模拟的本航班的售票策略进行仿真，得到乘客流量生成模型；

所述判别模块，利用所述乘客流量生成模型，得到模拟乘客流量；将模拟乘客流量和真实乘客流量输入判别模型进行判别，并根据判别结果对乘客流量生成模型的参数进行优化，以得到优化后的乘客流量生成模型。