Machine Learning for Booking Control

La gestion des revenus est une approche analytique que les entreprises utilisent pour maximiser leurs profits. Cette thèse se concentre sur le problème du contrôle de l'acceptation et de rejet de réservations : Étant donné une capacité limitée, accepter une demande de réservation ou la rejeter afin de réserver de la capacité pour de futures réservations avec des revenus potentiellement plus élevés. Ce problème peut être formulé comme un programme dynamique stochastique à horizon fini, où l'acceptation d'une demande entraîne un profit et, à la fin de la période de réservation, le coût d'exécution des réservations acceptées est encouru. Le coût de l'exécution des demandes est appelé le problème de la prise de décision opérationnelle et, dans de nombreuses applications, il nécessite la résolution de problèmes non triviaux de programmation en nombres entiers mixtes. Ce travail propose d'entraîner un modèle prédictif pour approximer la valeur de la solution du problème de prise de décision opératioNnelle par l'apprentissage supervisé. Les prédictions peuvent ensuite être exploitées par de la programmation dynamique approximative générale et de l'apprentissage par renforcement pour résoudre le problème du contrôle des réservations. Cette méthodologie est ensuite évaluée sur deux problèmes de contrôle de réservation issus de la littérature. Le premier problème est un problème de logistique de distribution, pour lequel cette méthodologie produit des politiques qui permettent d'obtenir des bénéfices significativement plus élevés avec un temps de calcul réduit par rapport aux solutions de base. La deuxième application est une application de fret aérien, où la performance de cette approche se situe juste en dessous de l'état de l'art. Bien que les résultats obtenus dans cette thèse ne soient pas complètement compétitifs par rapport à l'état de l'art, plusieurs directions pour les travaux futurs existent qui pourraient, nous l'espérons, conduire à une amélioration supplémentaire. En outre, la méthodologie présentée dans cette thèse est générale, c'est-à-dire qu'elle peut facilement être étendue à de nombreux problèmes à horizon fini et, pour cette raison, elle apporte une contribution notable au contrôle des réservations.