A Mathematical Programming Framework for Network Capacity Control in Customer Choice-Based Revenue Management

Cette thèse est basée sur l'étude de différentes approches pour répondre à la problématique du contrôle de capacité pour les réseaux en gestion du revenu. Elle est composée de cinq chapitres. Le premier donne une vue d'ensemble de la thèse ainsi que la méthodologie suivie pour analyser chaque approche. Les trois chapitres suivants sont à mettre en lien avec des articles que nous avons soumis dans des revues internationales. Ils proposent de nouveaux modèles et algorithmes pour le contrôle de capacité en gestion du revenu. Les cinquième et sixième chapitres contiennent la conclusion et l'ouverture de la thèse. Nous décrivons, dans la suite, chaque chapitre plus précisément. Dans le chapitre deux, nous proposons une approche de programmation mathématique avec choix de clients afin d'estimer les bid prices variant dans le temps. Notre méthode permet de prendre facilement en compte les contraintes techniques et pratiques d'un système de réservation central contrairement aux solutions actuelles proposées dans la littérature. En plus d'avoir développé un filtre vérifiant la disponibilité de combinaisons de produits sous un contrôle par bid price, nous avons mis au point un algorithme de génération de colonnes où une puissante heuristique est utilisée pour résoudre le sous-Problème fractionnel qui est NP-difficile. Encore une fois nos résultats numériques sur des données simulées montrent que notre solution est meilleure que les approches actuelles. Dans le chapitre trois, nous développons une nouvelle méthode de programmation mathématique pour obtenir une allocation optimale des ressources avec un modèle de demande à choix non paramétriques. Notre méthode est alors complétement flexible et ne souffre pas des inefficacités des modèles paramétriques actuels comme ceux de type multinomial logit. Pour cela, nous avons modifié un algorithme de génération de colonnes afin de traiter efficacement des problèmes réels de grande taille. Nos résultats numériques montrent que notre méthode est meilleure que les méthodes de la littérature actuelle à la fois en qualité de la solution qu'en temps de résolution. Dans le chapitre quatre, nous analysons un nouveau programme mathématique avec choix de clients pour estimer des booking limits qui doivent respecter une hiérarchie (nesting) ainsi que des règles commerciales imposées par le système de réservation central. De la même manière qu'au chapitre précédent, nous identifions les combinaisons de produits respectant ou non la hiérarchie (nesting) fixée par la politique de contrôle et nous développons une heuristique basée sur la décomposition. En simulant le processus stochastique d'arrivée, nous montrons encore une fois l'efficacité de notre méthode pour résoudre des problèmes complexes.