Sto cercando di vedere come si potrebbe utilizzare JMP per ottimizzare il processo decisionale. Ho fatto dei progressi, ma ho capito che ci sono interi settori basati su questo tema (!), quindi forse non c'è bisogno di inventare la ruota qui:
Voglio decidere quale sia la migliore strategia di conservazione data una serie di input: le risorse di una struttura, la natura del problema ambientale e cose del genere (tutte su una scala comune di 1=cattivo e 5=ottimo). A seconda di questi fattori, il modello proietterà la soluzione di conservazione ottimale. L'ho impostato in modo che possa essere eseguito un semplice modello logistico nominale, in cui l'approccio di conservazione raccomandato è l'Y. Posso quindi utilizzare il profiler e inserire nuovi dati per vedere quale approccio di conservazione è previsto. Ad esempio, solo strutture/locali estremamente ricchi possono generalmente mitigare l'acqua di mare su larga scala; se le risorse sono inferiori a 5 (il massimo), la mitigazione NON PUÒ essere un'opzione. Come altro esempio, se la qualità dell'acqua di mare è 1 (la più bassa), alcune strategie di conservazione non hanno alcun senso (ad esempio, il restauro, nel qual caso tutto ciò che hai messo nell'oceano morirebbe). Sembra che i miei risultati preliminari abbiano un senso, ma mi chiedo se ci siano intere piattaforme dedicate a questo tipo di esercizio, anche se per la produzione, come l'ottimizzazione e le capacità di processo.
Voglio lanciare l'idea di "noi umani generalmente non siamo bravi a prendere decisioni, alcuni lascerò che il computer lo faccia per me!" Lo sto trasformando in qualcosa di più difficile di quanto non sia in realtà? Potrei vedere la creazione di una serie davvero contorta di argomenti condizionali come un'altra alternativa.
