航空货物运输的重要性和优势

在航空货物运输方面的文献综述，有兴趣的，可以参阅Feng等人（2015）的文献[70]。作者详细介绍了航空货物运输的操作过程及相关的研究文献，同时还比较了理论研究与实际操作的异同。航空货运益管理是对专用货机和载客客机的舱位预测、网络容量规划和分配、定价、超订以及拒绝接受策略等的综合研究，目的是实现总收益的最大化。

现有的对航空货运收益管理的研究多数都是在讨论超订，目的是弥补因爽约（no-show）和取消所带来的损失。Kasilingam（1997）[71]通过计算容量是离散和连续概率分布情况下的超订水平提出了航空货运收益管理的优化模型。在此基础上，Popescu等人（2006）[72]提出了另一个无参数分布估计的方法来计算货物预订的出现率（show-up），并运用航空公司的实际数据和符合正态分布下的离散模型进行了比较。Wang等人（2008）[73]从信息系统的角度研发出了一个模糊知识系统，依据模糊决策的规则来确定超订水平。Qin等人（2012）[74]建立了一个考虑超订的动态规划模型，该模型可以动态调整航空货运的存量水平，而且从他们的模型可以引出一些重要的结构属性。Totamane等人（2014）[75]利用聚餐问题的方法提出了一个多生产者或多消费者的解法，它可以预测一条线路上的货运需求。在考虑超订的情况下确定好可售容量后，航空公司依据期望收益最大化的原则决定是接受还是拒绝货运请求。为了解决这个问题，Amaruchkul（2007）[76]提出了一个单航班的马尔科夫决策模型来帮助航空公司决定是否接受货代的订舱请求。2011年，他们将这个模型扩展到了多航班的情况，建立了一个动态规划模型，并提出了两个启发式的求解算法[77]。作为对Amaruchkul的模型的改进，Han等（2010）[78]提出了单航段航空货运收益管理的舱位分配问题，他们假定每一个货运订单的重量、体积、类型和利润率都是随机的。与此同时，Huang等人（2010）[79]用动态规划为同样的问题建立了模型，他们还提出了一个联合算法来求解高维度状态空间问题。(www.xing528.com)

国内，李玉和罗利（2008）[80]将收益管理中的舱位优化分配应用到航空货运中。2010年，肖永禧和罗利[81]讨论了航空货运的超订问题，他们基于对货物三种不同装载结果的考虑，通过平衡收益和拒载成本，给出了确定超订水平的方法。