overbooking became integrated into

overbooking became integrated into RM systems (and
before RM systems were even required). Notable early
published works include those of Simon (1968) and
Vickrey (1972), as well as articles by Rothstein (1971,
1985). Rothstein’s 1985 article is a survey of previous
OR literature dealing with the airline overbooking
problem, and includes a discussion of the customer
service impacts of inaccurate overbooking and the
role of government in regulating denied boarding
penalties.
Statistical overbooking models typically represent
no-show rates as Gaussian random variables. The
objective is to find the maximum authorized number
of bookings (or “AU”) that will keep denied boardings
below some airline-specified target level with
a desired level of confidence. These models provide
airline managers with flexibility in determining their
own overbooking policy, for example, by increasing
denied boarding tolerance or reducing statistical
confidence.
An extension of the statistical overbooking approach
is the cost-based overbooking model, which
explicitly accounts for the actual costs associated with
denied boardings and with empty seats (“spoilage”).
The objective is to find the optimal overbooking level
that minimizes the total combined costs of denied
boardings and spoilage by performing a search over a
reasonable range of AU values. The cost-based overbooking
model is the current state of the practice
at many airlines. However, this approach represents
a static formulation of the overbooking problem, in
that the dynamics of passenger bookings, cancellations,
and no-shows are not explicitly accounted for
in determining an overbooking level.
The OR literature contains many additional works
on the airline overbooking problem, some of which
propose dynamic programming (DP) formulations.
Rothstein’s (1968) Ph.D. thesis was the first to
describe such a DP approach, while Alstrup et al.
(1986) extended the DP formulation to a two-class,
joint overbooking and fare class mix problem. More
recently, Chatwin (1996) as well as Feng and Xiao
(2001) have proposed DP-based approaches that allow
for the incorporation of time-dependent no-show
and cancellation rates associated with multiple fare
classes. In practice, few airlines have implemented
such complex DP formulations because of the difficulties
of providing adequate and accurate inputs in the
form of booking and cancellation rates by the timeperiod
before departure.
The economic motivation for airline overbooking
is substantial. In the United States, domestic airline
no-show rates average 15%–25% of final predeparture
bookings. Given that most airlines struggle to attain a
5% operating margin (revenues over costs), the loss of
15%–25% of potential revenues on fully booked flights
(which would occur without overbooking) can represent
a major negative impact on profits. As part of
a revenue management system, effective overbooking
has been shown to generate as much revenue gain as
optimal fare class seat allocation, described below.
3.3. Fare Class Mix
The second major technique of airline revenue
management is the determination of the revenuemaximizing
mix of seats available to each booking
(fare) class on each future flight-leg departure. Virtually
all airline RM systems were developed with
the capability to optimize fare class mix as their primary
objective. As introduced earlier, RM systems
forecast the expected demand for each fare class on
each future flight-leg departure by applying statistical
models to historical booking data for the same
fare class on previous departures of the same flight.
The forecasting of expected booking demands for
future flight departures has been addressed in many
OR papers, including Littlewood (1972), L’Heureux
(1986), Lee (1990), and Curry (1994).
These demand forecasts are then used as inputs to a
seat allocation optimization model, which determines
booking limits to be applied to each of the booking
classes on the flight departure in question. The vast
majority of airline reservations systems now have
inventory structures based on serial nesting of booking
classes, as shown in Figure 3. Seats are not “allocated”
to partitioned classes, but are instead “protected” for
higher fare classes and nested booking limits are applied
to the lower fare classes. All available seats in the
shared inventory are made available to the highest
booking class, in the (unlikely) event that the entire
capacity of the aircraft can be filled with demand for
the highest-priced fare product. This ensures that the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

overbooking กลายเป็นรวมระบบ RM (และก่อนที่ระบบ RM ได้แม้ต้อง) โดดเด่นตั้งแต่เผยแพร่ผลงานรวมของ Simon (1968) และVickrey (1972), ตลอดจนบทความตาม Rothstein (1971ปี 1985) . บทความของ Rothstein 1985 มีการสำรวจก่อนหน้านี้หรือเอกสารประกอบการจัดการกับสายการบิน overbookingปัญหา และการสนทนาของลูกค้าบริการผลกระทบของ overbooking ไม่ถูกต้องและบทบาทของรัฐบาลในการควบคุมประจำถูกปฏิเสธบทลงโทษแบบจำลองทางสถิติ overbooking แสดงโดยทั่วไปสงวนราคาเป็นตัวแปรสุ่ม Gaussian ที่วัตถุประสงค์คือหาจำนวนที่ได้รับอนุญาตจอง (หรือ "AU") ที่จะทำให้ boardings ถูกปฏิเสธต่ำกว่าระดับเป้าหมายระบุสายการบินบางด้วยระดับความเชื่อมั่น โมเดลเหล่านี้ให้ผู้จัดการสายการบินที่ มีความยืดหยุ่นในการกำหนดของพวกเขานโยบาย overbooking เอง เช่น โดยการเพิ่มขึ้นยอมรับปฏิเสธหรือลดสถิติความเชื่อมั่นส่วนขยายของวิธีการทางสถิติ overbookingเป็น overbooking ต้นทุนตามรูปแบบ การบัญชีอย่างชัดเจนสำหรับต้นทุนจริงที่เกี่ยวข้องกับboardings ปฏิเสธ และมีว่างที่นั่ง ("เน่าเสีย")วัตถุประสงค์คือการ หาระดับ overbooking เหมาะสมที่สุดที่ช่วยลดต้นทุนรวมทั้งหมดของปฏิเสธboardings และเน่าเสีย โดยทำการค้นหาผ่านการค่าช่วงเหมาะสม AU Overbooking ตามต้นทุนจำลองเป็นสถานะปัจจุบันของการปฏิบัติในหลายสายการบิน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้แทนกำหนดแบบคงที่ overbooking ปัญหา ในที่ของผู้โดยสารจอง ยกเลิกและตัดสินใจไม่ชัดเจนนำมาพิจารณาในการกำหนดระดับการ overbookingวรรณกรรมหรือประกอบด้วยงานมากเพิ่มเติมบนปัญหา overbooking สายการบิน ซึ่งเสนอสูตร (DP) การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกวิทยานิพนธ์ปริญญาเอก (1968) ของ Rothstein คนแรกอธิบายเช่น DP วิธีการ ในขณะที่ Alstrup et alกำหนด DP จะเป็นสองชั้น แบบขยาย (1986)overbooking ร่วมและชั้นโดยสารผสมปัญหา เพิ่มเติมล่าสุด Chatwin (1996) เฟิงและเสี่ยว(2001) ได้เสนอ DP ตามวิธีที่ทำให้จดทะเบียนของสงวนขึ้นอยู่กับเวลาและเกี่ยวข้องกับอาหารหลายอัตราการยกเลิกห้องเรียน ในทางปฏิบัติ สายการบินที่ไม่ได้ใช้เช่นสูตร DP ซับซ้อนเนื่องจากความยากลำบากให้ปัจจัยการผลิตเพียงพอ และถูกต้องในการแบบฟอร์มการจองและยกเลิกอัตราโดย timeperiodก่อนออกเดินทางแรงจูงใจทางเศรษฐกิจสำหรับ overbooking สายการบินได้พบ ในประเทศสหรัฐอเมริกา สายการบินภายในประเทศสงวนราคาเฉลี่ย 15%-25% ของ predeparture สุดท้ายสำรองที่นั่ง ระบุว่าสายการบินส่วนใหญ่ต้องต่อสู้เพื่อบรรลุการดำเนินงานกำไร 5% (รายได้มากกว่าค่าใช้จ่าย) การสูญเสีย15%-25% ของรายได้ที่อาจเกิดขึ้นบนเที่ยวบินถูกจองเมื่อเต็ม(ซึ่งจะเกิดขึ้น โดย overbooking) สามารถหมายถึงสำคัญผลกระทบเชิงลบจากกำไรที่ เป็นส่วนหนึ่งของรายได้การจัดการระบบ มีประสิทธิภาพ overbookingได้รับการแสดงเพื่อสร้างกำไรรายได้มากที่สุดเป็นค่าโดยสารสูงสุดชั้นที่นั่งการปันส่วน การอธิบายไว้ด้านล่าง3.3 การโดยสารชั้นผสมเทคนิคหลักที่สองของรายได้ของสายการบินการจัดการเป็นเรื่องของ revenuemaximizingผสมให้จองแต่ละที่นั่งคลาส (อาหาร) ในแต่ละเที่ยวบินในอนาคตขาออก แทบระบบ RM ของสายการบินทั้งหมดได้รับการพัฒนาด้วยความสามารถในการปรับค่าโดยสารชั้นผสมเป็นหลักของพวกเขาวัตถุประสงค์ เป็นการนำระบบ RM ก่อนหน้าการคาดการณ์ความต้องการที่คาดไว้ในแต่ละชั้นโดยสารบนแต่ละในอนาคตเที่ยวบินขาออก โดยใช้สถิติแบบจำลองข้อมูลการจองย้อนหลังสำหรับเดียวกันประสบการณ์ระดับก่อนหน้าออกของเที่ยวบินเดียวกันคาดการณ์ความต้องการจองที่คาดไว้สำหรับมีการส่งออกบินในอนาคตในหรือ เอกสาร รวม Littlewood (1972), L'Heureux(1986), ลี (1990), และแกง (1994)คาดการณ์ความต้องการเหล่านี้ถูกนำไปใช้เป็นปัจจัยการผลิตเพื่อการนั่งปันส่วนปรับรุ่น ซึ่งกำหนดขีดจำกัดการจองจะใช้กับแต่ละการจองห้องพักชั้นสอบถามเที่ยวบินออก กว้างใหญ่ส่วนใหญ่ตอนนี้มีระบบจองตั๋วเครื่องบินโครงสร้างสินค้าคงคลังตามเนสติ้งประจำของจองเรียน แสดงในรูปที่ 3 ที่นั่งจะไม่ "จัดสรร"การเรียน partitioned แต่มีแต่ "ป้องกัน" สำหรับมีใช้ชั้นโดยสารที่สูงและวงเงินจองซ้อนกันการคลาค่าโดยสารที่ต่ำกว่า ที่นั่งว่างทั้งหมดในการสินค้าคงคลังที่ใช้ร่วมกันจะมีสูงจองเรียน ในกรณี (น่า) ที่ทั้งหมดความจุของเครื่องบินสามารถเต็มไป ด้วยความต้องการผลิตภัณฑ์อาหารที่ราคาสูงสุด นี้มั่นใจได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จองมากกว่าจำนวนที่กลายเป็นที่รวมเข้ากับระบบ RM (และ
ก่อนที่ระบบ RM ถูกต้องแม้) ที่โดดเด่นในช่วงต้น
ตีพิมพ์ผลงานรวมถึงผู้ที่ไซมอน (1968) และ
Vickrey (1972) เช่นเดียวกับบทความโดย Rothstein (1971,
1985) บทความ Rothstein 1985 คือการสำรวจก่อนหน้านี้
หรือวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับการจองมากกว่าจำนวนที่สายการบิน
มีปัญหาและรวมถึงการอภิปรายของลูกค้าที่
ส่งผลกระทบต่อการให้บริการของจองมากกว่าจำนวนที่ไม่ถูกต้องและ
บทบาทของรัฐบาลในการควบคุมการปฏิเสธกินนอน
ลงโทษ.
สถิติรุ่นจองมากกว่าจำนวนที่มักจะเป็นตัวแทน
ไม่แสดงอัตราที่ ตัวแปรสุ่มเสียน
วัตถุประสงค์คือการหาจำนวนสูงสุดที่ได้รับอนุญาต
ของการจอง (หรือ "ออสเตรเลีย") ที่จะทำให้ปฏิเสธขึ้นเครื่อง
ด้านล่างระดับเป้าหมายของสายการบินที่มีการระบุ
ระดับที่ต้องการความเชื่อมั่น รูปแบบเหล่านี้ให้
ผู้บริหารสายการบินที่มีความยืดหยุ่นในการกำหนดของพวกเขา
นโยบายจองมากกว่าจำนวนของตัวเองยกตัวอย่างเช่นโดยการเพิ่ม
ความอดทนกินนอนปฏิเสธหรือลดสถิติ
ความเชื่อมั่น.
เป็นส่วนหนึ่งของวิธีการทางสถิติจองมากกว่าจำนวนที่
เป็นค่าใช้จ่ายตามรูปแบบการจองมากกว่าจำนวนที่
แน่ชัดบัญชีสำหรับค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริงที่เกี่ยวข้อง มี
ขึ้นเครื่องและปฏิเสธที่มีที่นั่งว่าง ("เน่าเสีย").
โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาระดับที่เหมาะสมจองมากกว่าจำนวน
ที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายรวมทั้งหมดของการปฏิเสธการ
ขึ้นเครื่องและการเน่าเสียโดยการดำเนินการค้นหามากกว่า
ช่วงที่เหมาะสมของค่าออสเตรเลีย ค่าใช้จ่ายตามจองมากกว่าจำนวน
รูปแบบคือสถานะปัจจุบันของการปฏิบัติ
ที่หลายสายการบิน แต่วิธีนี้แสดงให้เห็นถึง
การกำหนดคงที่ของปัญหาที่จองมากกว่าจำนวนใน
ว่าการเปลี่ยนแปลงของการจองผู้โดยสารยกเลิก
และไม่มีการแสดงไม่ได้คิดอย่างชัดเจนสำหรับ
ในการกำหนดระดับจองมากกว่าจำนวน.
หรือวรรณกรรมที่มีผลงานอีกมากมาย
เกี่ยวกับปัญหาจองมากกว่าจำนวนสายการบิน บางส่วนที่
นำเสนอโปรแกรมแบบไดนามิก (DP) สูตร.
Rothstein ของ (1968) ปริญญาเอก วิทยานิพนธ์เป็นคนแรกที่
อธิบายวิธีการดังกล่าว DP ขณะ Alstrup et al.
(1986) ขยายการกำหนด DP ไปสองชั้น
จองมากกว่าจำนวนที่ร่วมกันและระดับค่าโดยสารปัญหาการผสม อื่น ๆ
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Chatwin (1996) เช่นเดียวกับฮและเสี่ยว
(2001) ได้เสนอแนวทาง DP-based ที่ช่วยให้
สำหรับการรวมตัวของเวลาขึ้นอยู่กับไม่แสดงตัว
และอัตราการยกเลิกที่เกี่ยวข้องกับค่าโดยสารหลาย
ชั้นเรียน ในทางปฏิบัติไม่กี่สายการบินที่มีการดำเนินการ
ดังกล่าว DP สูตรที่ซับซ้อนเพราะความยากลำบาก
ในการให้ปัจจัยการผลิตที่เพียงพอและถูกต้องใน
รูปแบบของอัตราการจองห้องพักและการยกเลิกโดย timeperiod
ก่อนออกเดินทาง.
แรงจูงใจทางเศรษฐกิจสำหรับสายการบินจองมากกว่าจำนวนที่
เป็นรูปธรรม ในประเทศสหรัฐอเมริกาในประเทศของสายการบิน
ราคาไม่แสดงค่าเฉลี่ย 15% -25% ของ predeparture สุดท้าย
จอง ระบุว่าสายการบินส่วนใหญ่ต่อสู้เพื่อให้บรรลุ
กำไรการดำเนินงาน 5% (รายได้ค่าใช้จ่าย), การสูญเสีย
15% -25% ของรายได้ที่อาจเกิดขึ้นในเที่ยวบินที่จองเต็ม
(ซึ่งจะเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องจองมากกว่าจำนวน) สามารถเป็นตัวแทนของ
ผลกระทบเชิงลบที่สำคัญเกี่ยวกับผลกำไร ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของ
ระบบการจัดการรายได้ที่มีประสิทธิภาพจองมากกว่าจำนวนที่
ได้รับการแสดงเพื่อสร้างเป็นกำไรรายได้มากที่สุดเท่าที่
ระดับค่าโดยสารที่เหมาะสมการจัดสรรที่นั่งอธิบายไว้ด้านล่าง.
3.3 ค่าโดยสารชั้นผสม
เทคนิคสำคัญที่สองของรายได้ของสายการบิน
การจัดการการกำหนด revenuemaximizing
ส่วนผสมของที่นั่งพร้อมที่จะจองห้องพักแต่ละ
(ค่าโดยสาร) ในแต่ละระดับขาออกเดินทางเที่ยวบินในอนาคต แทบ
สายการบิน RM ระบบทั้งหมดได้รับการพัฒนาที่มี
ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการผสมระดับค่าโดยสารเป็นหลักของพวกเขา
วัตถุประสงค์ เป็นที่รู้จักก่อนหน้านี้ระบบ RM
คาดการณ์ความต้องการที่คาดว่าในแต่ละชั้นโดยสารใน
การเดินทางในแต่ละเที่ยวบินขาอนาคตโดยใช้สถิติ
แบบให้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับการจองห้องพักเดียวกับ
ระดับค่าโดยสารในการออกเดินทางของเที่ยวบินก่อนหน้าเดียวกัน.
การคาดการณ์ความต้องการจองที่คาดหวังสำหรับ
อนาคต เที่ยวบินขาออกได้รับการแก้ไขในหลาย
หรือเอกสารรวมทั้ง Littlewood (1972) แมง Heureux
(1986) ลี (1990) และแกง (1994).
การคาดการณ์ความต้องการเหล่านี้ถูกนำมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตที่จะ
จัดสรรที่นั่งรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพซึ่ง กำหนด
ข้อ จำกัด ในการจองห้องพักที่จะนำไปใช้กับแต่ละจอง
ชั้นเรียนเกี่ยวกับการเดินทางของเที่ยวบินในคำถาม มากมาย
ส่วนใหญ่ของระบบการจองสายการบินในขณะนี้มี
โครงสร้างสินค้าคงคลังอยู่บนพื้นฐานของการทำรังอนุกรมในการจอง
ชั้นเรียนดังแสดงในรูปที่ 3 ที่นั่งไม่ได้ "จัดสรร"
ชั้นเรียนแบ่งพาร์ติชัน แต่จะมีการแทน "การป้องกัน" สำหรับ
ค่าโดยสารชั้นเรียนที่สูงขึ้นและข้อ จำกัด ในการจองห้องพักที่ซ้อนกันอยู่ นำไปใช้
ในการเรียนที่ต่ำกว่าค่าโดยสาร ที่นั่งทั้งหมดใน
สินค้าคงคลังที่ใช้ร่วมกันจะให้บริการแก่สูงสุด
ระดับจองใน (ไม่น่า) เหตุการณ์ที่ทั้ง
กำลังการผลิตของเครื่องบินจะเต็มไปด้วยความต้องการ
สินค้าค่าโดยสารสูงสุดราคา เพื่อให้แน่ใจว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จองตั๋วเกินก็บูรณาการเข้าไปในระบบ RM (
ก่อนที่ระบบ RM จะต้องการ )
ต้นเด่นเผยแพร่ผลงานรวมของไซมอน ( 1968 ) และ
vickrey ( 1972 ) , เช่นเดียวกับบทความโดย Rothstein ( 1971
1985 ) รอธสไตน์ของ 1985 บทความการสำรวจก่อนหน้านี้
หรือวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับสายการบินจองตั๋วเกิน
ปัญหาและรวมถึงการสนทนาของลูกค้า
ผลกระทบบริการไม่ถูกต้องจองตั๋วเกินและบทบาทของรัฐบาลในการควบคุมการปฏิเสธขึ้น
.
สถิติจองตั๋วเกินรุ่นมักจะเป็นตัวแทน
ไม่มีราคาแสดงเป็นตัวแปรสุ่มเสียน .
มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาสูงสุดอนุญาตเลขที่
จองห้องพัก ( หรือ " AU " ) ว่า จะให้ปฏิเสธ boardings
ด้านล่างบางสายการบินกำหนดเป้าหมายระดับกับ
ระดับที่ต้องการความมั่นใจโมเดลเหล่านี้ให้ผู้จัดการสายการบินที่มีความยืดหยุ่นในการกำหนด

จองตั๋วเกินนโยบายของตนเอง เช่น การเพิ่มหรือลดความเชื่อมั่นต่อ
ปฏิเสธ boarding สถิติ
.
ส่วนขยายของวิธีการทางสถิติที่ใช้คือค่าจองตั๋วเกิน

จองตั๋วเกินรุ่นที่ชัดเจนบัญชีสำหรับค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริงที่เกี่ยวข้องกับ
ปฏิเสธ boardings และที่นั่งที่ว่างเปล่า (
" ของเสีย " )โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาที่ดีที่สุดจองตั๋วเกินระดับ
ที่ช่วยลดต้นทุนรวมของการปฏิเสธ
boardings โดยการค้นหาผ่าน
ช่วงที่เหมาะสมของ AU ค่า ต้นทุนตามแบบจำลองจองตั๋วเกิน

สภาพปัจจุบันของการปฏิบัติที่หลายสายการบิน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้เป็นรูปแบบคงที่ของจองตั๋วเกิน

ปัญหาพลวัตของผู้โดยสารที่จอง ยกเลิก
และแสดงไม่ได้อย่างชัดเจนในการพิจารณาคิด

จองตั๋วเกินระดับ หรือวรรณกรรมมีหลายเพิ่มเติมงาน
บนสายการบินจองตั๋วเกินปัญหาบางส่วนที่
เสนอโปรแกรมพลวัต ( DP ) formulations
Rothstein ( 1968 ) Ph.D . วิทยานิพนธ์เป็นคนแรก
อธิบายเช่น DP วิธี ในขณะที่ alstrup et al .
( 1986 ) ขยาย DP ใช้สองชั้น ,
จองตั๋วเกินร่วมและปัญหาคลาสผสมอาหาร เพิ่มเติม
เมื่อไม่นานมานี้ แช็ตวิน ( 1996 ) เช่นเดียวกับ ฟง และ เสี่ยว
( 2001 ) ได้เสนอวิธีการที่อนุญาตให้ใช้ DP
สำหรับการไม่แสดงเวลาและอัตราการยกเลิกความสัมพันธ์กับชั้น

) หลาย ในทางปฏิบัติ บางสายการบินได้ใช้
เช่น DP สูตรซับซ้อนเพราะความยุ่งยาก
ให้เพียงพอและถูกต้องข้อมูลในรูปแบบของการจองและการยกเลิกอัตรา

โดย timeperiod ก่อนออกเดินทาง แรงจูงใจทางเศรษฐกิจสำหรับสายการบินที่จองตั๋วเกิน

เป็นรูปธรรม ในสหรัฐอเมริกา , สายการบินภายในประเทศ
ไม่แสดงราคาเฉลี่ย 15% - 25% สุดท้าย predeparture
จอง . ระบุว่า สายการบินส่วนใหญ่ต่อสู้เพื่อบรรลุ
5% รายได้ ( รายได้มากกว่าค่าใช้จ่าย ) , การสูญเสียของ
15% และ 25% ของรายได้ที่มีศักยภาพอย่างเต็มที่จองเที่ยวบิน
( ซึ่งจะเกิดขึ้นโดยไม่ต้องจองตั๋วเกิน ) สามารถเป็นตัวแทน
ผลกระทบหลักลบในผลกำไร เป็นส่วนหนึ่งของระบบการจัดการประสิทธิภาพ

จองตั๋วเกินรายได้ ได้รับการแสดงเพื่อสร้างกำไรรายได้มากเป็น
ที่ดีที่สุดค่าโดยสารที่นั่งชั้นจัดสรร อธิบายไว้ด้านล่าง .
3 . ห้องโดยสาร
ผสมเทคนิคหลักที่สองของการจัดการรายได้
สายการบินคือปณิธานของ revenuemaximizing
ผสมของที่นั่งแต่ละจอง
( ค่าโดยสาร ) ในชั้นเรียนแต่ละอนาคตขาการบินเดินทาง แทบทุกสายการบินได้พัฒนาระบบ RM

สามารถปรับผสมกับคลาสค่าโดยสารเป็นวัตถุประสงค์หลัก
. เป็นระบบ RM
แนะนำตัวไปก่อนหน้านี้การคาดการณ์ความต้องการที่คาดไว้สำหรับแต่ละชั้นเรียน
แต่ละขาค่าโดยสารในอนาคตเที่ยวบินขาออก โดยใช้แบบจำลองทางสถิติในประวัติศาสตร์
จองข้อมูลสำหรับชั้นเรียนค่าโดยสารเดียวกัน
ก่อนหน้านี้ขาออกของเที่ยวบินเดียวกัน

จองการพยากรณ์คาดว่าความต้องการขาออกเที่ยวบินในอนาคตได้รับการ addressed หลาย
หรือเอกสาร รวมถึงลิตเติลวูด ( 1972 ) l'heureux ,
( 1986 ) , ลี ( 1990 ) และแกง
( 1994 )การคาดการณ์ความต้องการเหล่านี้จะใช้เป็นปัจจัยการผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรที่นั่ง

จองรูปแบบซึ่งกำหนดวงเงินที่จะใช้ในการจอง
ชั้นเรียนในเที่ยวบินขาออกในคำถาม ส่วนใหญ่ของระบบการจองสายการบินได้

โครงสร้างสินค้าตามหมายเลขการจอง
เรียน ดังแสดงในรูปที่ 3 ที่นั่งจะไม่ " จัดสรร "
จะแบ่งชนชั้นแต่แทน " ป้องกัน " ในชั้นเรียนที่สูงขึ้น และการ จำกัด ด้วยค่าโดยสาร

เรียนใช้ค่าโดยสารลดลง ที่นั่งทั้งหมดใน
แบ่งปันสินค้าคงคลังให้บริการไปสูงสุด
จองห้องเรียน ที่ ( ไม่น่า ) เหตุการณ์ที่ความจุทั้งหมด
ของเครื่องบินจะเต็มไปด้วยความต้องการ
ราคาค่าโดยสารสูงสุดผลิตภัณฑ์ นี้ช่วยให้มั่นใจว่า