Resilient revenue management:A literature survey of recent theoretical advances

Recently, resilience has emerged as a concept that describes a system's ability to persist and adapt under uncertainty. Revenue management is a textbook example of planning under uncertainty-A ny revenue optimisation model relies on a range of assumptions, among them the accuracy of the demand forecast. Revenue management's objective is to maximise revenue given uncertain market conditions, capacity, and even fares. This contribution reviews recent advances in making revenue management more resilient. To this end, it identifies and categorises uncertainties that affect the revenue management process. In the resulting framework, we review contributions aiming to increase solutions' ability to persist or adapt, listing relevant references by their focus and character. Thereby, we contribute a comprehensive review of research accumulated in the last ten years, outline a research agenda, and thus prepare the ground for further research efforts

Capacity Uncertainty in Airline Revenue Management:Models, Algorithms, and Computations

Most airline revenue optimization models assume capacity to be fixed by fleet assignment, and thus treat it as deterministic. However, empirical data shows that on 40\% of flights, capacity is updated at least once within the booking horizon. Capacity updates can be caused by fleet-assignment re-optimizations or by short-term operational problems. This paper proposes a first model to integrate the resulting capacity uncertainty in the leg-based airline revenue management process. While assuming deterministic demand, the proposed model includes stochastic scenarios to represent potential capacity updates. To derive optimal inventory controls, we provide both a mixed-integer-program and a combinatorial solution approach, and discuss efficient ways of optimizing the special case of a single capacity update. We also explore effects of denied boarding cost and the model's relationship to the static overbooking problem. We numerically evaluate the model on empirically calibrated demand instances and benchmark it on the established deterministic approach and an upper bound based on perfect hindsight. In addition, we show that the combinatorial solution approach reduces the computational effort. Finally, we compare the static overbooking approach derived from the capacity uncertainty model to existing EMSR-based approaches

Unsicherheiten und Risiken im Airline Revenue Management am Beispiel von Kapazitätsunsicherheit

Existing uncertainties and risks in revenue management have motivated a vast body of research. The work in hand identifies uncertainties and risks in airline revenue management. It highlights mature research areas and points out further potentials, especially the problem of uncertain capacities. Capacity uncertainty contradicts the common revenue management assumption of fixed capacities. However, airlines have to change aircrafts over time, which can result in an altered number of sellable seats. This capacity uncertainty is almost completely neglected in existing research as well as in practice' planning. This neglect motivates the work's major contribution of systematically anticipating capacity uncertainty in revenue management. Therefore, it introduces a scenario-based optimization model considering unexpected capacity changes in advance. A simulation system with a focus on revenue optimization enables a set of computational studies that analyze the influence of capacity uncertainty on revenue management's performance. Empirically calibrated computational studies compare possible strategies for coping with capacity uncertainty. Here, several strategies take up the challenge of limited information. Results show the potential of anticipating capacity changes in revenue management: the most beneficial strategy uses full information and increases expected revenue on average by 2.47 percent points. But, even a strategy considering limited information on capacity changes can result in revenue improvements in contrast to not anticipating capacity changes. Additional studies analyze those conditions that render anticipating capacity uncertainty to be most beneficial. A systematic anticipation is especially effective when capacity changes occur frequently and late, when capacities differ strongly and when demand arrives early. The studies also test strategies' robustness when distorting forecasted capacities and demand. Here, the most beneficial strategy performs comparatively robust against tested distortions.Ein Großteil der Forschung im Revenue Management ist durch bestehende Unsicherheiten und Risiken motiviert. Diese Arbeit identifiziert Unsicherheiten und Risiken im Airline Revenue Management und gibt einen Überblick über bestehende Forschungsarbeiten. Während einige Forschungsfelder bereits sehr ausführlich bearbeitet wurden, spricht die Arbeit auch potentielle Forschungslücken an und widmet sich insbesondere dem Problem der Kapazitätsunsicherheit. Im Gegensatz zur üblichen Annahme, dass Kapazitäten im Revenue Management als fixe Größe betrachtet werden können, zeichnet sich in der Airline-Praxis ein anderes Bild ab. Tatsächlich müssen Airlines ihre Flugzeuge im Buchungsverlauf häufig wechseln, was zu einer veränderten Kapazität, also der Anzahl verkaufbarer Sitzplätze, führen kann. Diese Kapazitätsunsicherheit wurde jedoch bisher weder in der Theorie noch in der Praxis ausreichend berücksichtigt. Die vorliegende Arbeit setzt sich somit eine systematische Antizipation von Kapazitätsunsicherheit zum Ziel. Hierfür wird ein neues szenario-basiertes Revenue-Management-Optimierungsmodell eingeführt, welches unerwartete Kapazitätswechsel bereits im Voraus berücksichtigt. Ein Simulationssystem mit dem Schwerpunkt der Ertragsoptimierung bildet die Grundlage für verschiedene numerische Studien. Diese wurden auf empirischen Airline-Daten kalibriert und ermöglichen den Einfluss von Kapazitätsunsicherheit auf das Ergebnis im Revenue Management zu untersuchen. In den Studien werden mögliche Strategien im Umgang mit Kapazitätsunsicherheit erprobt und miteinander verglichen. Hierunter fallen auch einige Strategien, die sich der Herausforderung unvollständiger Informationen stellen. Die Ergebnisse zeigen das Potential für künftige Ertragssteigerungen sofern Kapazitätswechsel im Revenue Management antizipiert werden: Die erfolgreichste Strategie nutzt vollständige Informationen und steigert den erwarteten Ertrag um durchschnittlich 2,47 Prozentpunkte. Doch selbst mit unvollständigen Informationen kann der erwartete Ertrag gesteigert werden – im Gegensatz zu einer Vernachlässigung möglicher Kapazitätswechsel. Weitere Studien analysieren die Bedingungen unter denen sich eine Berücksichtigung von Kapazitätsunsicherheit am meisten lohnt. Eine systematische Antizipation ist besonders wirksam, wenn Kapazitätswechsel häufig und spät stattfinden, wenn sich Kapazitäten stark unterscheiden und wenn die Nachfrage früh eintrifft. Ebenfalls wird die Robustheit der Strategien gegenüber Prognosefehlern, in Bezug auf Nachfrage und Kapazität, getestet. Die erfolgreichste Strategie ist vergleichsweise robust gegenüber allen getesteten Prognosefehlern