Estoy tratando de ver cómo se usaría JMP para optimizar la toma de decisiones. Hice algunos progresos, pero pensé que hay industrias enteras basadas en este tema (!), así que tal vez no sea necesario inventar la rueda aquí:
Quiero decidir cuál es la mejor estrategia de conservación dado un conjunto de entradas: los recursos de una instalación, la naturaleza del problema ambiental y cosas por el estilo (todo en una escala común de 1=malo y 5=muy bueno). Dependiendo de estos factores, el modelo proyectará la solución de conservación óptima. He configurado esto hasta donde se podría ejecutar un modelo logístico nominal simple, en el que el enfoque de conservación recomendado es el Y. Luego puedo usar el generador de perfiles e ingresar nuevos datos para ver qué enfoque de conservación se proyecta. Por ejemplo, solo las instalaciones/lugares extremadamente ricos pueden mitigar el agua de mar a gran escala; si los recursos están por debajo de 5 (el más alto), la mitigación NO PUEDE ser una opción. Como otro ejemplo, si la calidad del agua de mar es 1 (la más baja), algunas estrategias de conservación no tienen ningún sentido (p. ej., la restauración, en cuyo caso todo lo que colocaste en el océano moriría). Parece que mis resultados preliminares tienen sentido, pero me pregunto si hay plataformas completas dedicadas a este tipo de ejercicio, aunque sea para la fabricación, como la optimización y las capacidades de proceso.
Quiero presentar la noción de "nosotros, los humanos, generalmente somos malos para tomar decisiones, ¡algunos dejaré que la computadora lo haga por mí!" ¿Estoy convirtiendo esto en algo más difícil de lo que realmente es? Podría ver hacer un conjunto realmente enrevesado de argumentos condicionales como otra alternativa.
