【摘要】传统收益管理假设旅客需求是独立的，未能充分考虑到旅客的选择行为，本文讨论了考虑旅客选择行为的收益管理问题和机型指派问题。根据对历史销售数据的观察，发现旅客对最低价舱位具有特殊偏好，因此本文利用尖峰多项logit (spiked multinomial logit, Spiked-MNL)选择模型来预测旅客潜在真实需求，并以航空公司利润最大化为目标，构建考虑旅客选择行为的收益管理和机型指派联合模型。本研究利用某航空公司的实际销售交易数据进行算例分析，验证所提出的模型的可行性，并通过在不同场景下的比较来评估模型的性能。结果显示，在比较联合模型和独立模型的利润时，联合模型的平均利润高出5%；在不同机队规模的比较中，5机型联合模型产生的利润最高，其平均利润比3机型高出6.6%，比9机型高出7.3%。此外，与以往关于利用旅客选择模型预测旅客需求的方法相比，Spiked-MNL模型能够更准确地反映旅客的实际购买行为，其平均利润比广义吸引力模型(generalized attraction model, GAM)高出0.7%，比多项Logit (multinomial logit, MNL)模型高出1.2%。