摘要：以航空退票问题为例,在收入管理动态定价理论的基础上,运用机票在售票和退票时刻的期望边际价值差来确定退票费,建立了相应的退票费率计算模型,实现了退票费金额与售票时刻、退票时刻及机票销售状态等相关联的动态退票机制.该方法既保障了航空公司的利益,也维护了消费者的权益,从一定程度上提高了航空资源的利用效率.

摘要：互联网环境中广告主在关键词广告位上的竞价大多是对多个关键词同时竞价的,但当前研究都集中在单关键词上。研究了广告主在2个关键词广告位上的竞价问题,建立了双关键词拍卖模型;提出了用户纯度的概念,分析了在不同用户纯度下广告主的竞价行为。结果进一步表明,广告主的竞价策略和使用该关键词的用户纯度相关。

摘要：针对设备在维修前需要进行拆分,同时维修工人对设备不同部分具有不同的维修效率,提出了一种基于维修时间优化的决策方法,并设计了遗传算法,讨论了其收敛性.数值算例表明,该算法是可行的.

摘要：本文研究了期货市场创新（Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）的最优设计问题，分析了保值者和投资者市场结构和交易均衡条件，建立了具有保值性、流动性、价格引导和交易费用的模型，设计了期货市场交易所单个创新、并发创新（ＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ）和顺序创新（ＳｅｑｕｅｎｔｉａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ）的最优决策，运用模拟退火方法，进行了期货市场创新的仿真研究．

摘要：供应链运营中数量折扣不是作为价格歧视的手段,而是成为一种能够促进各方合作的契约。本文分析了完全信息下数量折扣的合作机理,设计了一个简单可用的数量折扣。

摘要：提出一种求解一般双层规划问题的层次粒子群算法.和传统的针对特定类型的问题或者基于特定假定假设条件所设计的算法不同,所提出的算法是一个层次算法框架,它通过模拟双层规划的决策过程来直接求解一般双层规划问题.层次粒子群算法将求解一般双层规划问题转化为通过两个变形粒子群算法的交互迭代来求解上下两层规划问题.同其它算法的实验结果比较表明层次粒子群算法是一个有效的求解一般双层规划问题的方法.

摘要：本文针对一类非线性规划问题，提出并设计了模拟退火求解算法，分析证明了算法能够渐近收敛于全局最优解且具有多项式计算复杂性，为研究非线性规划提供了新的有效的求解途径。实例计算也表明，模拟退火求解非线性规划确实是有效的。

摘要：针对著名的多维背包问题(MKP),在蚁群优化系统高维立方体结构的基础上,提出了一种二进制蚂蚁算法(BAS).与其他求解MKP问题的蚂蚁算法不同,BAS根据二进制解的结构设计了特殊的信息素放置方式,同时在算法的迭代过程中允许非可行解的产生,并通过基于问题特征信息的修改算子修复每次迭代所产生的非可行解.BAS算法采用了特殊的信息素更新规则,使得各个选择路径上的信息素可以直接作为选择概率,同时,为了避免算法陷入早熟,BAS设计了简单的局部搜索法,并根据算法所处的不同收敛状况,采用了不同的信息素更新规划和信息素重新初始化的方法.针对MKP基准问题的实验结果表明,BAS具有超越其他蚂蚁算法的求解结果,其求解不同基准测试问题的能力表明了BAS具有解决超大规模MKP问题的潜力.

摘要：顾客具有异质性是市场营销领域的共识,当前的顾客满意度指数测评体系隐含了顾客具有同质性的假设。为了考察该假设对顾客满意度指数测评的科学性和公平性的影响,模拟了4种类型的顾客,并设计蒙特卡罗试验,发现在测评数据负偏时,通过目前的测评体系得出的某品牌的产品/服务顾客满意度指数将能代表该品牌真实的顾客满意程度。但是,目前顾客满意度测评中,测评数据负偏仅是一个经验特征事实,在中国存在经济差异、文化差异和城乡差异的情况下,这一经验特征事实尚有待验证。模拟研究还发现,当对异质的顾客群进行满意度测评时,如果部分测评数据出现正偏倾向,即部分顾客倾向于用低分数表达自己的满意时,顾客异质性对顾客满意度指数的科学性和公平性都将产生显著影响,此时需要对测评方法进行改进。

摘要：顾客忠诚日益受到企业的追逐.在传统的营销学教科书中,培育顾客忠诚的最有效手段是让顾客满意,许多顾客忠诚计划都是以顾客满意为中心而设计的.然而,实务界所得出的结论却并非如此,顾客满意并不必然给企业带来相应的顾客忠诚.因此,需要重新审视这两者之间的关系.作者采用实证研究方法,首先从理论上鉴定了顾客满意和顾客忠诚的本质,并区分了不同的满意程度和忠诚类型.然后,研究了这两者之间的对应关系.结果认为,顾客满意是顾客忠诚的必要条件而不是充分条件,随着满意程度的提高,顾客会更加趋向于忠诚,但并非线性关系.根据研究的结论,企业制定顾客忠诚计划时,首先,对于不同忠诚类型的顾客,应该采取不同的策略;其次,企业应该致力于"让顾客非常满意",而非简单地追求"顾客满意";最后,除了提高顾客满意度外,企业还应该为顾客创造其他条件,才能获得真正的顾客忠诚.