• Título: Optimización conjunta de capacidades virtuales y bid-prices para la gestión de ingresos.
• Directores: Gustavo Vulcano (UTDT).
• Jurado: Isabel Mendez-Díaz y Javier Marenco.
• Resumen:

Consideramos el problema de Revenue Management a nivel de red donde las capacidades físicas son inciertas mientras se reciben pedidos analizando dos escenarios distintos. En el primero, las capacidades asignadas pueden variar durante el proceso de venta. En el segundo, las capacidades son aleatorias y se definen en un punto del horizonte de venta. Para ambas variantes, durante un tiempo inicial del horizonte de venta, las capacidades físicas son inciertas.

La política de control presentada es equivalente a la utilizada en la industria, el vendedor define un conjunto de capacidades virtuales y bid-price para cada recurso, y genera ingresos aceptando pedidos durante un horizonte de tiempo. Si alguno de los pedidos aceptados no puede ser asignado al final del proceso de ventas, el vendedor debe pagar una penalidad. El objetivo final es maximizar los ingresos totales (ventas menos el costo de la penalidad por no poder cumplir con el servicio de un pedido hecho con antelación). Este problema aparece cuando, por ejemplo, las aerolíneas deben hacer un cambio de avión a último momento o en cargo cuando el espacio restante de la bodega de un avión de pasajeros es utilizado para transportar paquetes.

Desarrollamos un algoritmo de gradiente estocástico para este problema cuyo punto limite es un punto crítico de la función de ingresos (con probabilidad 1). Luego, presentamos un análisis exhaustivo donde observamos que nuestros controles ofrecen una mejora consistente y significativa frente a un conjunto de métodos alternativos de solución al problema.