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The purpose of this paper is to evaluate the hotel selection problem of airlines for their hotel and airline alliance (HAA) to develop potential customers of airlines. This paper will propose a hybrid mathematics evaluation model to help airline to select an optimal hotel with both qualitative and quantitative criteria.

To solve the hotel selection problem of airlines for their HAA, this paper focuses on the implementation of the NGT, Fuzzy TOPSIS and MCGP models in the hotel selection process. Initially, the NGT was used to create HAA decision-making criteria based on the literature review and expert opinions, and it was found that scale and scope possibility, brand value, tourism attraction, operating cost and industrial conditions are the most important criteria. Later, the Fuzzy TOPSIS method was used to obtain the general normalized fuzzy preference and to compute the closeness coefficients of each alternative hotel with respect to each criterion. Third, five tangible constraints were incorporated into the Fuzzy TOPSIS-MCGP model to calculate the optimal hotel with LINGO software.

Airline managers can use the proposed model to form a clear view of how to choose the most suitable hotel to cooperate with to outperform their competitors. Having access to this information allows airline managers to take steps to perform better and improve the performance of the partnership, helping them to gain more confidence in their decision-making capabilities while reducing investment risks.

This is the first paper that has adopted Fuzzy TOPSIS-MCGP to select hotel for their HAA from the airline’s point of view. The major contributions of this study are as follows: an efficient and simple evaluation framework is proposed for handling vagueness and uncertainty in real-world hotel selection problems; the advancement of treating uncertainty in the MCDM process; the fuzzy TOPSIS-MCGP method is extended for such problems, taking into account tangible and intangible criteria; airline managers can now make decisions in choosing to select the best hotel for their HAA that meets the airline's business goals and passenger demands; hotel operators are flexible in selecting their airline partnership, thus creating greater profit for both parties.

饭店和航空公司之间横向联盟的选择模型：NGT, fuzzy TOPSIS和MCGP方法的综合应用

本文的主要目的是在协助驾驶评估酒店选择的问题, 并通过由酒店与航空公司的合作联盟HAA, 开发整合的潜在客户。评估模型, 以帮助航空公司选择同时满足定性和定量标准的最佳酒店。

这些研究集中在规模和范围的可能性, 品牌价值, 旅游吸引上力, 运营成本和产业条件上。第二个步骤是日期近似近似最佳解排序技术（fuzzy TOPSIS）计算每家替代酒店与理想解决方案的接近度系数。规划方法（MCGP）选择最佳酒店, 同时选择方法同时考虑酒店的定性和定量标准, 并且从未在酒店选择文献中被采用过。

为了帮助评估评估合适的酒店和建立合作联盟, 因此本文提出了NGT-Fuzzy TOPSIS-MCGP模型, 以帮助决策的决策者实现替代的酒店。在此模型中, 决策者通过最后, 在名目人群技术（NGT）确定客观的酒店选择规范, 然后他们可以根据模糊近似最佳解排序技术（TOPSIS）确定标准权重, 并计算模糊的TOPSIS-MCGP模型中, 决策制定者可以使用多选择目标规划（MCGP）, 通过设定每个目标的期望水准寻找最佳酒店。

这是第一篇以航空的角度, 同时采用模糊TOPSIS-MCGP方法选择合适的酒店的论文。本文最主要的贡献是: 1. 提出了一种有效而简单的评估框架, 用于处理现实世界中酒店选择问题中的模糊性和不确定性。2. 在处理MCDM过程中不确定性方面的进展；模糊TOPSIS-MCGP方法针对此类问题进行了扩展, 同时考虑了有形和无形的标准。3. 航空公司经理现在可以做出决定, 选择适合其HAA的最佳酒店, 借以满足航空公司的业务目标以及乘客的需要。4. 酒店运营商可以灵活选择航空公司合作伙伴关系, 从而为双方创造更大的利润。

饭店, 航空公司, 名目人群技术（NGT）, 最佳解排序技术（TOPSIS）, 多选择目标规划（MCGP）, 横向联盟

El modelo de selección Para alianzas horizontales entre hoteles y aerolíneas (Haa): una aplicación integrada de los métodos NGT, fuzzy TOPSIS y MCGP

El objetivo principal de este documento es evaluar el problema de selección de hoteles de las aerolíneas para su HAA (hotel airline alliance) a fin de desarrollar clientes potenciales para las aerolíneas. Este documento propondrá un modelo híbrido de evaluación matemática para ayudar a la aerolínea a seleccionar un hotel óptimo con criterios cualitativos y cuantitativos.

Para resolver el problema de selección de hoteles de las aerolíneas para su HAA, este documento se centra en la implementación de los modelos NGT, Fuzzy TOPSIS y MCGP en el proceso de selección de hoteles. Inicialmente, el NGT se utilizó para crear criterios de toma de decisiones de HAA basados en la revisión de la literatura y las opiniones de expertos, y se descubrió que la escala y la posibilidad de elección, el valor de la marca, la atracción turística, los costes operativos y las condiciones industriales son los criterios más importantes. Posteriormente, se utilizó el método Fuzzy TOPSIS para obtener la preferencia fuzzy general y normalizada y calcular los coeficientes de cercanía de cada hotel alternativo con respecto a cada criterio. En tercer lugar, se incorporaron cinco restricciones tangibles al modelo Fuzzy TOPSIS-MCGP para calcular el hotel óptimo con el software LINGO.

Los gerentes de aerolíneas pueden usar el modelo propuesto para tener una visión clara de cómo elegir el hotel más adecuado para colaborar con el fin de superar a sus competidores. Tener acceso a esta información permite a los gerentes de las aerolíneas tomar medidas para gestionar mejor y mejorar el resultado de la alianza, lo que les ayuda a ganar más confianza en su capacidad de toma de decisiones y al mismo tiempo reducir los riesgos de inversión.

Este es el primer documento que adopta el modelo Fuzzy TOPSIS-MCGP para seleccionar un hotel para su HAA desde el punto de vista de la aerolínea. Las principales contribuciones de este estudio son las siguientes: 1. Se propone un marco de evaluación eficiente y simple para manejar la imprecisión y la incertidumbre en los problemas de selección de hoteles del mundo real. 2. El avance del tratamiento de la incertidumbre en el proceso MCDM; extiende el método fuzzy TOPSIS-MCGP a tales problemas, teniendo en cuenta criterios tangibles e intangibles. 3. Los gerentes de aerolíneas ahora pueden tomar decisiones al elegir el mejor hotel para su HAA que cumpla con los objetivos comerciales de la aerolínea y las demandas de los pasajeros. 4. Los operadores de hoteles son flexibles en la selección de su asociación de aerolíneas, creando así mayores ganancias para ambas partes.

Hotel, Aerolínea, Técnica de grupo nominal (NGT), Técnica Para el orden de preferencia por similitud a solución real (TOPSIS), Programación de objetivos de opción múltiple (MCGP), Alianza horizontal

Trabajo de investigación