意思決定の最適化私は、JMP を使用して意思決定を最適化する方法を確認しようとしています。 私はある程度の進歩を遂げましたが、このテーマ (!) に基づいた業界全体があると考えたので、ここで車輪を発明する必要はないかもしれません:
施設のリソース、環境問題の性質、およびそのようなもの (すべて 1 = 悪い、5 = 素晴らしい) の一連のインプットを考慮して、どちらが最善の保全戦略であるかを決定したいと考えています。 これらの要因に応じて、モデルは最適な保全ソリューションを予測します。 これを、単純な名義ロジスティック モデルを実行できるように設定しました。ここで推奨される保全アプローチは Y です。 その後、プロファイラーを使用して新しいデータを入力し、どの保全アプローチが投影されているかを確認できます。 たとえば、非常に裕福な施設/場所だけが、一般的に海水を大規模に緩和できます。リソースが 5 (最高) を下回っている場合は、緩和策を講じることはできません。 別の例として、海水の品質が 1 (最低) の場合、一部の保全戦略はまったく意味がありません (たとえば、復元。この場合、海に置いたものはすべて死んでしまいます)。 私の暫定的な結果は理にかなっているように見えますが、最適化やプロセス能力など、製造用ではありますが、この種の演習専用のプラットフォーム全体があるかどうか疑問に思っています.
「私たち人間は一般的に意思決定が苦手で、コンピューターに任せようとする人もいます!」という考えを売り込みたいと思います。 これを実際よりも難しいものにしていますか？ 別の選択肢として、非常に複雑な一連の条件付き引数を作成することがわかりました。
高度な統計モデリング実験計画法マックOS予測モデリングと機械学習Re: 意思決定の最適化私は JMP データ テーブルを見ていないので、以下の私の考えはデータにとらわれません。 ツリーベースのモデリング手法を試したことがありますか? 「ツリー」は、ペイントできる現実世界の物理シナリオで事前に定められた制約/条件の下で入力を操作するのに役立つ方法であると思われます。 また、頭に浮かぶ別の方法は、数学的なモデリングに基づくものではなく、より思考の練習に基づくものです...シナリオ計画。 私はこのプロセスを使用し、キャパシティ プランニングやリソースの利用などの産業環境で教えました。 それは、代替現実のさまざまな絵を描くのに役立ち、相互排他性などを可能にします. メソッド自体から数学的な答えを得ることはできません...しかし、シナリオはツリーモデルへの入力になる可能性があります。 シナリオ計画に関するウィキペディアの記事を次に示します。シナリオプランニング
Re: 意思決定の最適化ピーター、あなたの考えをありがとう。 私は実際にこれを「ツリー」またはフローチャートとして想定していましたが、このシナリオ計画には確かに多くの類似点があるようです。 具体的には、確率を利用することによって、私の直感ではなく、より定量的にする方法を見つけようとする必要があるだけです。 ." 提案された解決策がYのような作品である名義ロジスティックモデルでプロファイラーを使用することはできますが、もっと良い方法があると感じずにはいられません。 いずれにしても、Fit Model の下にあるいくつかのツリー オプションを試してみることと、このシナリオ プランニングの記事をチェックすることは間違いありません。 どちらも、このトピックに関する新鮮なアイデアを提供してくれると確信しています。 再度、感謝します。
