Public procurement amounts to a significant part of Sweden's GDP. Nevertheless, it is an overlooked sector characterized by low digitization and inefficient competition where bids are not submitted based on proper mathematical tools. This Thesis seeks to create a structured approach to bidding in cleaning services by determining factors affecting the participation and pricing decision of potential buyers. Furthermore, we assess price prediction by comparing multiple linear regression models (MLR) to support vector regression (SVR). In line with previous research in the construction sector, we find significance for several factors such as project duration, location and type of contract on the participation decision in the cleaning sector. One notable deviant is that we do not find contract size to have an impact on the pricing decision. Surprisingly, the performance of MLR are comparable to more advanced SVR models. Stochastic dominance tests on price performance concludes that experienced bidders perform better than their inexperienced counterparts and companies place more competitive bids in lowest price tenders compared to economically most advantageous tenders (EMAT) indicating that EMAT tenders are regarded as unstructured. However, no significance is found for larger actors performing better in bidding than smaller companies. / Offentliga upphandlingar utgör en signifikant del av Sveriges BNP. Trots detta är det en förbisedd sektor som karakteriseras av låg digitalisering och ineffektiv konkurrens där bud läggs baserat på intuition snarare än matematiska modeller. Denna avhandling ämnar skapa ett strukturerat tillvägagångssätt för budgivning inom städsektorn genom att bestämma faktorer som påverkar deltagande och prissättning. Vidare undersöker vi prisprediktionsmodeller genom att jämföra multipel linjära regressionsmodeller med en maskininlärningsmetod benämnd support vector regression. I enlighet med tidigare forskning i byggindustrin finner vi att flera faktorer som typ av kontrakt, projekttid och kontraktsplats har en statistisk signifikant påverkan på deltagande i kontrakt i städindustrin. En anmärkningsvärd skillnad är att kontraktsvärdet inte påverkar prissättning som tidigare forskning visat i andra områden. För prisprediktionen är det överraskande att den enklare linjära regressionsmodellen presterar jämlikt till den mer avancerade maskininlärningsmodellen. Stokastisk dominanstest visar att erfarna företag har en bättre precision i sin budgivning än mindre erfarna företag. Därtill lägger företag överlag mer konkurrenskraftiga bud i kontrakt där kvalitetsaspekter tas i beaktning utöver priset. Vilket kan indikera att budgivare upplever dessa kontrakt som mindre strukturerade. Däremot finner vi ingen signifikant skillnad mellan större och mindre företag i denna bemärkning.

Planners who are involved in locational decision making often use raster-based geographic information systems (GIS) to quantify the value of land in terms of suitability or cost for a certain use. From a computational point of view, this process can be seen as a transformation of one or more sets of values associated with a grid of cells into another set of such values through a function reflecting one or more criteria. While it is generally anticipated that different transformations lead to different ‘best’ locations, little has been known on how such differences arise (or do not arise). Examples of such spatial decision problems can be easily found in the literature and many of them concern the selection of a set of cells (to which the land use under consideration is allocated) from a raster surface of suitability or cost depending on context. To facilitate GIS’s algorithmic approach, it is often assumed that the quality of the set of cells can be evaluated as a whole by the sum of their cell values. The validity of this assumption must be questioned, however, if those values are measured on a scale that does not permit arithmetic operations. Ordinal scale of measurement in Stevens’s typology is one such example. A question naturally arises: is there a more mathematically sound and consistent approach to evaluating the quality of a path when the quality of each cell of the given grid is measured on an ordinal scale? The thesis attempts to answer the questions highlighted above in the context of path planning through a series of computational experiments using a number of random landscape grids with a variety of spatial and non-spatial structures. In the first set of experiments, we generated least-cost paths on a number of cost grids transformed from the landscape grids using a variety of transformation parameters and analyzed the locations and (weighted) lengths of those paths. Results show that the same pair of terminal cells may well be connected by different least-cost paths on different cost grids though derived from the same landscape grid and that the variation among those paths is affected by how given values are distributed in the landscape grid as well as by how derived values are distributed in the cost grids. Most significantly, the variation tends to be smaller when the landscape grid contains more distinct patches of cells potentially attracting or distracting cost-saving passage or when the cost grid contains a smaller number of low-cost cells. The second set of experiments aims to compare two optimization models, minisum and minimax (or maximin) path models, which aggregate the values of the cells associated with a path using the sum function and the maximum (or minimum) function, respectively. Results suggest that the minisum path model is effective if the path search can be translated into the conventional least-cost path problem, which aims to find a path with the minimum cost-weighted length between two terminuses on a ratio-scaled raster cost surface, but the minimax (or maximin) path model is mathematically sounder if the cost values are measured on an ordinal scale and practically useful if the problem is concerned not with the minimization of cost but with the maximization of some desirable condition such as suitability. / Planerare som arbetar bland annat med att fatta beslut som hänsyftar till vissa lokaler använder ofta rasterbaserade geografiska informationssystem (GIS) för att sätta ett värde på marken med avseende på lämplighet eller kostnad för en viss användning. Ur en beräkningssynpunkt kan denna process ses som en transformation av en eller flera uppsättningar värden associerade med ett rutnät av celler till en annan uppsättning sådana värden genom en funktion som återspeglar ett eller flera kriterier. Medan det generellt förväntas att olika omvandlingar leder till olika "bästa" platser, har lite varit känt om hur sådana skillnader uppstår (eller inte uppstår). Exempel på sådana rumsliga beslutsproblem kan lätt hittas i litteraturen och många av dem handlar om valet av en uppsättning celler (som markanvändningen övervägs tilldelas) från en rasteryta av lämplighet eller kostnad beroende på kontext. För att underlätta GISs algoritmiska tillvägagångssätt antas det ofta att kvaliteten på uppsättningen av celler kan utvärderas som helhet genom summan av deras cellvärden. Giltigheten av detta antagande måste emellertid ifrågasättas om dessa värden mäts på en skala som inte tillåter aritmetiska transformationer. Användning av ordinal skala enligt Stevens typologi är ett exempel av detta. En fråga uppstår naturligt: Finns det ett mer matematiskt sunt och konsekvent tillvägagångssätt för att utvärdera kvaliteten på en rutt när kvaliteten på varje cell i det givna rutnätet mäts med ordinalskala? Avhandlingen försöker svara på ovanstående frågor i samband med ruttplanering genom en serie beräkningsexperiment med hjälp av ett antal slumpmässigt genererade landskapsnät med en rad olika rumsliga och icke-rumsliga strukturer. I den första uppsättningen experiment genererade vi minsta-kostnad rutter på ett antal kostnadsnät som transformerats från landskapsnätverket med hjälp av en mängd olika transformationsparametrar, och analyserade lägen och de (viktade) längderna för dessa rutter. Resultaten visar att samma par ändpunkter mycket väl kan vara sammanbundna med olika minsta-kostnad banor på olika kostnadsraster härledda från samma landskapsraster, och att variationen mellan dessa banor påverkas av hur givna värden fördelas i landskapsrastret såväl som av hur härledda värden fördelas i kostnadsrastret. Mest signifikant är att variationen tenderar att vara mindre när landskapsrastret innehåller mer distinkta grupper av celler som potentiellt lockar eller distraherar kostnadsbesparande passage, eller när kostnadsrastret innehåller ett mindre antal låg-kostnad celler. Den andra uppsättningen experiment syftar till att jämföra två optimeringsmodeller, minisum och minimax (eller maximin) sökmodeller, vilka sammanställer värdena för cellerna som är associerade med en sökväg med summanfunktionen respektive maximum (eller minimum) funktionen. Resultaten tyder på att minisumbanemodellen är effektiv om sökningen av sökvägen kan översättas till det konventionella minsta kostnadsproblemet, vilket syftar till att hitta en väg med den minsta kostnadsvägda längden mellan två terminaler på en ratio-skalad rasterkostyta, men minimax (eller maximin) banmodellen är matematiskt sundare om kostnadsvärdena mäts i ordinär skala och praktiskt användbar om problemet inte bara avser minimering av kostnad men samtidigt maximering av någon önskvärd egenskap såsom lämplighet. / <p>QC 20181002</p>

De utsattas erfarenheter av mobbning i arbetslivetMobbning eller kränkande särbehandling är en företeelse som reflekterar hur den psykosociala arbetsmiljön på arbetsplatser uppfattas av medarbetarna. Den psykosociala arbetsmiljön kan generera trivsel och gemenskap eller konflikter och utanförskap. Syfte med studien var att undersöka mobbning på olika arbetsplatser i Sverige, med fokus på stöd, hjälp och eventuella motverkande insatser, samt uppfattning om hur mobbning påverkar hälsan och välbefinnandet. Nio respondenter med olika yrken och från olika delar av Sverige intervjuades. Studiens resultat visade brister i stöd till de utsatta vilket berodde mest på passivt ledarskap, svag gruppdynamik, hög arbetsbelastning och orättvis arbetsfördelning samt brister i förebyggande insatser. Resultaten visade också att de utsatta upplevde påverkan på deras psykiska och fysiska hälsa samt på deras tillvaro. Studien visar att mobbning och kränkande särbehandling existerar i det svenska arbetslivet oavsett individernas yrkeserfarenhet, social, kulturell eller etnisk bakgrund.