결정 최적화JMP를 사용하여 의사 결정을 최적화하는 방법을 알아보려고 합니다. 나는 약간의 진전을 이루었지만 이 주제(!)를 기반으로 하는 전체 산업이 있다고 생각했기 때문에 여기에서 바퀴를 발명할 필요가 없을 수도 있습니다.
저는 시설의 자원, 환경 문제의 본질, 그와 유사한 것들(모두 공통 척도 1=나쁨, 5=좋음)과 같은 일련의 입력이 주어진 경우 최고의 보존 전략이 무엇인지 결정하고 싶습니다. 이러한 요소에 따라 모델은 최적의 보전 솔루션을 예상합니다. 나는 이것을 간단한 명목 물류 모델이 실행될 수 있는 곳으로 설정했으며, 여기서 권장되는 보존 접근 방식은 Y입니다. 그런 다음 프로파일러를 사용하고 새 데이터를 입력하여 어떤 보존 접근 방식이 예상되는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 부유한 시설/지역만이 일반적으로 대규모로 해수를 완화할 수 있습니다. 리소스가 5(가장 높음) 미만인 경우 완화는 옵션이 될 수 없습니다. 또 다른 예로, 해수 품질이 1(가장 낮음)인 경우 일부 보존 전략은 전혀 의미가 없습니다(예: 복원, 이 경우 바다에 넣은 모든 것이 죽을 것임). 내 예비 결과가 의미가 있는 것 같지만 최적화 및 프로세스 용량과 같은 제조용이긴 하지만 이러한 종류의 연습에 전념하는 전체 플랫폼이 있는지 궁금합니다.
나는 "우리 인간은 일반적으로 의사 결정에 서투르다. 일부는 컴퓨터가 나를 위해 하게 할 것이다!"라는 개념을 제시하고 싶습니다. 내가 이것을 실제보다 더 어렵게 만들고 있습니까? 또 다른 대안으로 정말 복잡한 조건부 인수 세트를 만드는 것을 볼 수 있었습니다.
고급 통계 모델링실험 설계맥 OS예측 모델링 및 기계 학습Re: 결정 최적화저는 JMP 데이터 테이블을 보지 않았으므로 아래의 제 생각은 데이터에 구애받지 않습니다. 트리 기반 모델링 방법을 사용해 보셨습니까? 나에게 '트리'는 당신이 그릴 수 있는 실제 세계의 물리적 시나리오에서 미리 정해진 제약 조건/조건 하에서 입력을 가지고 놀 수 있는 유용한 방법일 수 있습니다. 떠오르는 또 다른 방법은 수학적 모델링 기반이 아니라 더 많은 생각 연습 기반... 시나리오 계획입니다. 저는 이 프로세스를 사용했고 용량 계획, 자원 활용 등과 같은 산업 환경에서 가르쳤습니다. 그것은 대체 현실의 다양한 그림을 그리는 데 도움이 되며 상호 배타성과 같은 것을 허용합니다. 방법에서 그 자체로 수학적 답을 얻지는 못하지만 시나리오는 트리 모델에 대한 입력이 될 수 있습니다. 다음은 시나리오 계획에 대한 Wikipedia 기사입니다. 시나리오 플래닝
Re: 결정 최적화피터, 당신의 생각에 감사드립니다. 저는 이것을 "트리" 또는 순서도로 구상했으며 이 시나리오 계획에는 확실히 많은 유사점이 있는 것으로 보입니다. 나는 확률을 활용하여 내 직감보다 정량적으로 만드는 방법을 찾으려고 노력해야 합니다. ." 제안된 솔루션이 Y 종류의 작업인 명목 로지스틱 모델과 함께 프로파일러를 사용하지만 더 나은 방법이 있다고 생각하지 않을 수 없습니다. 어쨌든 나는 Fit Model 아래에서 몇 가지 트리 옵션을 가지고 놀고 이 시나리오 계획 기사를 확인할 것입니다. 나는 둘 다 이 주제에 대해 나에게 몇 가지 신선한 아이디어를 줄 것이라고 확신합니다. 다시 한 번 감사드립니다.
