Revenue Optimization with Price-Sensitive and Interdependent Demand
Julien Laasri, Marc Revol
TL;DR
The paper tackles revenue optimization for airline pricing with price-sensitive and interdependent demand. It presents two core approaches: a Branch-and-Bound framework with a continuous-relaxation dual, and a greedy heuristic, to solve pricing across multiple time periods; and a marginal-transformation (MR) based EMSRb method to handle non-segmented demand by creating independent products. The results show complementary strengths: the greedy method performs well under high-demand scenarios and is fast, while the MRT-EMSRb approach benefits from modeling non-segmentation and offers robustness at lower demand, with preprocessing advantages. Together, these methods extend classical RM by relaxing independence assumptions and incorporating demand elasticity, offering practical tools for near-real-time airline revenue management. The work suggests future directions toward network-level RM and dynamic adaptation of demand distributions to improve robustness and scalability.
Abstract
As Kalyan T. Talluri and Garrett J. Van Ryzin describe in their work [3], Revenue Management aims to maximize an organization's revenue by considering three types of decision categories: structural, pricing, and quantity. In this document, our primary focus will be on decisions related to pricing and quantity for the sale of airline tickets on a direct flight over a certain number of time periods. More specifically, we will only focus on the optimization aspect of this problem. We will assume the demand data to be given, since Air France estimates it beforehand using real data. Similarly, we assume all price options to be predetermined by Air France's algorithms and verified by their analysts. Our objective will be to maximize the revenue of a direct flight by choosing the prices for each product from the predefined set of options. -- Comme décrit par Kalyan T. Talluri et Garrett J. Van Ryzin dans leur ouvrage [3], le Revenue Management consiste en la maximisation du revenu d'un organisme à partir de trois types de catégories de décision : structurelles, prix et quantité. Dans ce document, nous nous intéresserons principalement aux décisions de type prix et quantité pour la vente de billets d'avion sur un vol direct au cours d'un certain nombre de pas de temps. Plus précisément, nous nous situerons dans la partie optimisation du problème. Nous prendrons ainsi les données de demande comme acquises, car elles sont estimées au préalable par Air France à partir des données réelles. De même, pour chaque produit que l'on cherchera à vendre, on nous impose en amont les prix possibles que l'on a droit d'utiliser et qui se basent sur des algorithmes d'Air France dont les résultats sont vérifiés par des analystes. Notre but sera alors de maximiser le revenu d'un vol direct en choisissant les prix de chaque produit parmi ceux imposés.