Модели и методы машинного обучения для решения задач оптимизации и прогнозирования работы морских портов

Machine learning techniques have made significant advances and expanded application sphere over the past decade to include problems of port operations. This happened due to the growing amount of data available cargo ports. We review the literature on models and methods of machine learning and their application to optimization of port operations. A special attention is paid to the port planning and development a wide range of topics in port operations, including port planning and development, their safety and security, water and land port operations.За последнее десятилетие существенно улучшились методы машинного обучения и расширилась сфера их применения, которая дополнилась рядом операционных задач, возникающих в грузовых портах. Это связано с накоплением и возможностью использования имеющихся в грузовых портах больших объемов данных. Статья посвящена обзору литературы по моделям и методам машинного обучения и их применению к оптимизации портовых операций. Основное внимание уделено планированию и развитию портов, их безопасности и охране, водным и сухопутным портовым операциям

ОПТИМИЗАЦИЯ ГИБКИХ ЦЕН ГОСТИНИЧНЫХ НОМЕРОВ

An approach to solvе a problem of determining optimal dynamic prices for hotel rooms is suggested. It includes selection of input parameters for the succeeding mathematical analysis, disaggregation of the demand into several categories, demand forecasting, simulation of demand- price relations, and a mathematical programming model for price optimization.Предлагается подход к решению задачи отыскания гибких цен гостиницы, максимизирующих прибыль от сдачи номеров гостям. Подход включает определение входных параметров для последующего математического анализа, разделение спроса на несколько категорий, прогнозирование спроса, определение коэффициентов функции спроса и решение задачи математического программирования для оптимизации цен

Классификация займов c использованием логистической регрессии

Objectives. The studied problem of loan classification is particularly important for financial institutions, which must efficiently allocate monetary assets between entities as part of the provision of financial services. Therefore, it is more important than ever for financial institutions to be able to identify reliable borrowers as accurately as possible. At the same time, machine learning is one of the tools for making such decisions. The aim of this work is to analyze the possibility of efficient use of logistic regression for solving the task of loan  classification.Methods. Based on the logistic regression algorithm using historical data on loans issued, the following  metrics are calculated: cost function, Accuracy, Precision, Recall и  score. Polynomial regression and  principal component analysis are used to determine the optimal set of input data for the being studied logistic regression algorithm.Results. The impact of data normalization on the final result is estimated, the optimal regularization parameter for solving this problem is determined, the impact of the balance of target values is assessed, the optimal  boundary value for the logistic regression algorithm is calculated, the influence of increasing input indicators by means of filling in missing values and using polynomials of different degrees is considered and the existing set of input indicators is analyzed for redundancy.Conclusion. The research results confirm that the application of the logistic regression algorithm for solving loan classification problems is appropriate. The use of this algorithm allows to get quickly a working loan  classification tool. Цели. Решение задачи классификации займов имеет большое значение для финансовых институтов, которые должны эффективно распределять денежные активы между субъектами в рамках предоставления финансовых услуг. Поэтому финансовым организациям необходим инструмент наиболее точного определения надежных заемщиков. Одним из инструментов принятия таких решений служит машинное обучение. Целью работы является анализ возможности эффективного применения логистической регрессии для решения задачи классификации займов.Метод. На основе алгоритма логистической регрессии с использованием исторических данных по выданным займам рассчитываются следующие метрики: стоимостная функция, Accuracy, Precision, Recall и мера . Полиномиальная регрессия и метод главных компонент применяются для определения оптимального набора входных данных для исследуемого алгоритма логистической регрессии.Результаты. Оценено влияние нормализации данных на конечный результат, дана оценка влияния сбалансированности целевых значений, рассчитано оптимальное граничное значение для алгоритма логистической регрессии, рассмотрено влияние увеличения входных показателей посредством заполнения отсутствующих значений и использования полиномов разной степени. Имеющийся набор входных показателей проанализирован на избыточность.Заключение. Результаты исследований подтверждают, что применение алгоритма логистической регрессии для решения задач классификации займов является целесообразным. Данный алгоритм позволяет быстро получить работающий инструмент классификации займов.

Dynamic pricing with demand disaggregation for hotel revenue management

In this paper we present a novel approach to the dynamic pricing problem for hotel businesses. It includes disaggregation of the demand into several categories, forecasting, elastic demand simulation, and a mathematical programming model with concave quadratic objective function and linear constraints for dynamic price optimization. The approach is computationally efficient and easy to implement. In computer experiments with a hotel data set, the hotel revenue is increased by about 6% on average in comparison with the actual revenue gained in a past period, where the fixed price policy was employed, subject to an assumption that the demand can deviate from the suggested elastic model. The approach and the developed software can be a useful tool for small hotels recovering from the economic consequences of the COVID-19 pandemic

Вычислительные методы для решения задачи комбинирования секторов воздушного пространства

A problem of combining elementary sectors of an airspace region is considered, in which a minimum number of combined sectors must be obtained with restrictions on their load and feasibility of combinations such as the requirement of the space connectivity or the membership of a given set of permissible combinations. Computational methods are proposed and tested to be used for solution  of general problems of airspace sectorization. In particular, two types of combinatorial algorithms are proposed for constructing partitions of a finite set with specified element weights and graph-theoretical relationships between the elements. Partitions are constructed by use of a branch and bound method to minimize the number of subsets in the final partition, while limiting the total weight of elements in the subset. In the first type algorithm, ready-made components of the final partition are formed in each node of the branch and bound tree. The remaining part of the original set is further divided at the lower nodes. In the second type algorithm, the entire current partition is formed in each node, the components of which are supplemented at the lower nodes. When comparing algorithms performance, the problems are divided into two groups, one of which contains a connectivity requirement, and the other does not. Several integer programming formulations are also presented. Computational complexity of two problem variants is established: a bin packing type problem with restrictions on feasible combinations, and covering type problem.Рассматривается задача комбинирования секторов региона воздушного пространства, при которой должно быть получено минимальное количество секторов при ограничении на их нагрузку. Предлагаются вычислительные методы, которые могут быть применены в более общих моделях решения задачи. Предлагается алгоритм построения разбиений конечного множества, а также формулировка задачи целочисленного линейного программирования, используется также терминология теории графов

Experimentation with a dynamic pricing approach for hotel industry

A dynamic pricing approach for hotel revenue management is suggested. It aims at increasing revenue over the baseline

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ БЕЗ ОСТАНОВОК ПО СЕТИ ПЕРЕСЕКАЮЩИХСЯ МАРШРУТОВ

Modeling of movement of objects without stops in a network of crossing routes is studied. The problem is formulated in terms of disjunctive linear programming, mixed integer linear programming and graph theory. Several variants for representing constraints on convergence of objects are considered. NP-completeness of the problem in the strong sense is proved.Рассматривается задача моделирования движения объектов по сети пересекающихся маршрутов. Задача формулируется в терминах дизъюнктивного линейного программирования, смешанного целочисленного линейного программирования и теории графов. Рассматривается несколько вариантов задания ограничений на сближение объектов. Доказывается NP-полнота задачи в сильном смысле