麻醉前视频宣教对全麻患者麻醉信息获取、术前焦虑及麻醉满意度的影响

目的 观察在麻醉前访视时辅助视频宣教对全麻患者麻醉信息获取、术前焦虑及麻醉满意度的影响。方法 将105 例全麻患者采用随机数字表法分为视频组（V 组）53 例和常规组（N 组）52 例,麻醉前访视后,所有患者完成访视内容问卷、STAI状态焦虑评分量表（S-AI）及焦虑视觉类比试验（AVAT）评分,术后24h 填写麻醉满意度评分,记录入手术室后10min的心率和平均动脉压值。结果 V 组问卷分数（3.80±1.21）分,显著高于N 组患者（2.79±1.03）分（P＜0.01）,V 组患者S-AI 评分（43.11±8.72）分,高于N 组患者（38.37±10.72）分（P＜0.05）,V 组患者AVAT 评分为（3.15±0.82）分,N 组患者（2.94±0.75）分（P ＞0.05）,V 组患者满意度评分（95.90±5.49）分,高于N 组患者（92.20±5.95）分（P＜0.05）。结论 对全麻患者麻醉前访视时进行视频宣教和告知,能增加其对宣教和告知内容信息的获取量,提高患者的麻醉满意度;但难以判断其对于术前焦虑的影响。     

制造型企业基层管理者工作满意度对工作倦怠的影响实证分析

本文旨在探讨制造型企业基层管理者工作满意度对工作倦怠的影响。先运用2次预调查的数据分别对MBI-GS和工作满意度量表进行了探索性和验证性因素分析,然后利用验证的量表对21家制造型企业进行了调查。相关分析表明,工作满意度及其4个维度工作任务、领导行为、薪酬与工作环境、晋升与发展同情绪衰竭和消极怠慢都呈显著负相关,同职业效能感都呈显著正相关。分层回归分析表明,工作满意度的4个维度对消极怠慢都有显著的负向影响,对职业效能感都有显著的正向影响;领导行为、工作任务、薪酬与工作环境对情绪衰竭都有显著的负向影响。在工作满意度4个维度中,领导行为对情绪衰竭和消极怠慢的影响最大,工作任务对职业效能感的影响最大。     

ARMA(1,1)需求条件下供应链需求提前承诺的影响效果分析

为了分析供应链需求提前承诺的影响效果,考虑供应链所面临的顾客需求满足ARMA（1,1）过程。首先从理论上建立正常顾客需求与顾客需求提前承诺时零售商订单量波动程度和平均库存的定量描述模型,通过两种情形下的比较分析,得出在顾客需求自回归系数大于零时,顾客需求提前承诺将减小牛鞭效应和平均库存水平;同时得出在顾客需求提前承诺时,如果顾客需求自回归系数大于零,顾客提前承诺的需求比例越高,则牛鞭效应和平均库存水平越低;顾客需求提前承诺的时间跨度越长,则牛鞭效应和平均库存水平也越低。反之亦然。其次运用仿真方法分析了顾客需求提前承诺对零售商平均库存成本的影响,得出在顾客需求自回归系数大于零时,顾客需求提前承诺将有效降低零售商的平均库存成本。     

About the Sojourn Time Process in Multiphase Queueing Systems

Multiphase queueing systems (MQS) (tandem queues, queues in series) are of special interest both in theory and in practical applications (packet switch structures, cellular mobile networks, message switching systems, retransmission of video images, asembly lines, etc.). In this paper, we deal with approximations of MQS and present a heavy traffic limit theorems for the sojourn time of a customer in MQS. Functional limit theorems are proved for the customer sojourn time – an important probability characteristic of the queueing system under conditions of heavy traffic.      

基于模糊聚类算法的客户细分研究

以客户关系为导向的服务经济时代,客户细分是企业判断具有相似特征的客户,并以此为基础有针对性的提供产品及服务的最为有效的手段.利用数据挖掘技术,将模糊聚类算法应用于客户细分中,以此寻找具有相似特征及价值的客户,并在电信行业中进行实证应用.     

基于logit回归模型的顾客资产驱动因素与忠诚意向关系实证研究

国内关于顾客资产驱动因素模型的实证研究较少.将顾客资产三大驱动因素(价值资产、品牌资产和关系资产)与忠诚意向联系起来,用我国银行业688个数据进行了Logit回归建模,研究顾客资产驱动因素分别与忠诚意向之间的关系、驱动因素两两之间的关系以及顾客资产驱动因素组合对忠诚意向产生的协同效应.研究结论表明,首先,价值资产、品牌资产、关系资产均对顾客忠诚意向产生显著正影响;其次,品牌资产对关系资产和价值资产均产生显著正影响,但价值资产对关系资产的直接影响不显著,这可能是因为品牌资产在价值资产和关系资产之间的中介作用;最后,同时投资价值资产和品牌资产或同时投资关系资产和品牌资产反而会使顾客忠诚意向降低.研究结论能够为银行管理者优化营销经费配置提供理论支持.     

Multicriteria models for planning power-networking events

In this paper, we develop effective methods for solving the power-networking problem encountered by the Tulsa Metro Chamber. The primary objective is the maximization of unique contacts made in meetings with multiple rotations of participants. Mixed-integer and constraint-programming models are developed to optimize small- to medium-scale problems, and a heuristic method is developed for large-scale problems representative of the Chamber’s application. Tight bounds on the dual objective are presented. The constraint-programming model developed as phase one for the heuristic yields many new best-known solutions to the related social-golfer problem. The solutions generated for the power-networking problem enables the Chamber of Commerce to plan meeting assignments much more effectively.     

基于电商平台的最优销售模式和退款保证策略研究

基于一个制造商和一个平台商组成的供应链,考虑消费者退货行为,运用博弈论建立了不同销售模式和退款保证策略下的六个模型。通过均衡解对比和数值算例分析,给出了制造商的最优销售模式选择和制造商与平台商的退款保证策略。研究发现:制造商同时选择转售和代理模式对其自身、平台商和消费者都最有利;在制造商同时选择两种销售模式的情况下,当转售和代理模式下客户满意度都比较高时,佣金费率对制造商和平台商的退款保证策略选择没有影响,制造商始终倾向于提供退款保证而平台商始终倾向于不提供退款保证。     

考虑老年人感知满意度的社区居家养老护理人员调度策略研究

近年来,随着人口老龄化进程不断加快,社区居家养老模式越来越受到社会各界的高度关注。为了向社区居家养老服务中心护理人员调度提供决策支持,研究考虑老年人感知满意度的护理人员调度问题。以社区居家养老预约服务为背景,首先融合前景理论和模糊理论分别从老年人等待时间、老年人对护理人员偏好和老年人对服务价格偏好三个方面建立老年人感知满意度函数;其次确定主要目标为最大化老年人综合感知满意度,次要目标为最小化社区居家养老服务中心运营成本的优化调度问题,并且构建了相应的混合整数非线性规划数学模型;最后综合应用遗传算法和模拟植物生长算法(PGSA)对该模型进行求解,其中遗传算法用于求解护理人员的服务顺序,PGSA用于求解护理人员调度方案,并且利用MATLAB软件进行仿真,同时引入粒子群算法与PGSA进行计算对比,发现PGSA在性能参数和计算时间方面都有明显的优势。通过算例验证分析,结果表明该模型在考虑老年人感知满意度的基础上,能够获得最优的护理人员调度方案,证明了上述优化模型和算法的可行性和有效性。     

A hybrid fuzzy-optimization approach to customer grouping-based logistics distribution operations

This paper presents an integrated fuzzy-optimization customer grouping based logistics distribution methodology for quickly responding to a variety of customer demands. The proposed methodology involves three main mechanisms: (1) pre-route customer classification using fuzzy clustering techniques, (2) determination of customer group-based delivery service priority and (3) en-route goods delivery using multi-objective optimization programming methods. In the process of pre-route customer classification, the proposed method groups customers’ orders primarily based on the multiple attributes of customer demands, rather than by static geographic attributes, which are mainly considered in classical vehicle routing algorithms. Numerical studies including a real-world application are conducted to illustrate the applicability of the proposed method and its potential advantages over existing operational strategies. Using the proposed method, it is shown that the overall performance of a logistics distribution system can be improved by more than 20%, according to the numerical results from the case studied.