Міфувальники - Визначте оптимальну стратегію посадки на основі часу та задоволеності

Більшість авіакомпаній сідають на пасажирів, починаючи з задньої частини літака, а потім проправляються вперед (після посадки в пріоритетні класи та пасажирів).

В епізоді «Мітбустерів» Адам і Джеймі випробували міф про те, що стратегія посадки, яку підтримує більшість авіакомпаній, назад на фронт , є найменш ефективною.

Міф підтвердився, і це були результати:

Випадкова немає місць стратегії є самим швидкої, а потім прямим Вільма стратегією. Однак стратегія випадкових без місць дає найнижчі показники задоволеності.

Найвищий показник задоволення дає стратегія зворотної піраміди, хоча вона є четвертою за швидкістю.

Як можна визначити оптимальну стратегію посадки, виходячи лише із отриманих показників часу та задоволеності ( не враховуючи вдосконалених матеріалів, таких як обчислення очікуваного проходу чи втручання сидінь )?

Я не можу думати про будь-який вид перетворення одиниць, окрім як перетворити час на секунди, а потім помножити його на показник задоволення, так що ми намагаємося максимально збільшити результат часу та показник задоволення

f (t, s) = t s

$f(t,s) = ts$

Які є деякі переваги чи недоліки цього?

Одним з недоліків здається те, що ранжування за результатами часу та оцінкою задоволеності дає однаковий рейтинг за оцінкою задоволеності.

Що ще можна було зробити? Все, що, здається, спадає на думку, це продукти, тож, можливо, я можу досягти максимальної кількості подібного:

f (t, s) = t^{2} s

$f(t,s) = t^2s$

f (t, s) = t s^{1 / 2} (eliminating random no seats)

$f(t,s) = ts^{1/2} \text{(eliminating random no seats)}$

f (t, s) = t (s - s_{a v e})

$f(t,s) = t(s-s_{ave})$

Я думаю, що нам доведеться співвідносити показник часу та задоволеності з якоюсь одиницею, наприклад грошима. Отже, треба було б знайти певну залежність (наприклад, лінійну залежність через лінійну регресію) між часом посадки та вартістю, а потім іншим між оцінкою задоволеності посадкою сьогодні та доходом від рейсу наступного місяця?

Чи повинно бути щось подібне?

Мені запропонували z-бали чи щось таке, тому я спробував стандартизувати:

Чому сума квадратів z's вийшла 6? Я щось не так зробив? Це четвертий момент чи щось таке?

— BCLC
джерело

Першим кроком було б точно визначити "оптимальний". Зазвичай це має форму мінімізації або максимізації деякої кількості за певних обмежень. Це дасть вказівку вашій проблемі, якої зараз бракує. Зокрема, чому оптимальне рішення максимізує t * s? Це означатиме, що коли дві стратегії забезпечують рівну кількість задоволення, переважна та, яка коштує більше часу.

Якщо це справді для прикладних (у реальному житті) цілей, то важливо усвідомити, що між 14:07 та 15:10, ймовірно, немає практичної різниці. (Окрім того, якби вправи міфобудівників проводилися науково із багаторазовим повторенням, ці цифри, ймовірно, були б приблизно однаковими.) Отже, мабуть, лише три різні часи: 14:07 до 15:10 як один раз; 17:15 і 24:29. Так само в реальному застосуванні є лише 3 різні оцінки задоволеності: -5; 12-19; та 102-113. Будь-яка застосована модель повинна сприймати таку перспективу, якщо вона сподівається бути дійсно корисною.

— Очадо

Я б почав з вашої родової

f (t, s) = t \times s

$f(t,s) = t \times s$ і замість цього додавати ваги або фактори, я б додав інші змінні, пов'язані з часом та задоволенням, як-от:

час посадки як функція управління багажем ( $TL$ ) номер багажу ( $B$ ), і час перейти до ряду сидінь ( $T_g$ ) проти часу насправді сидіти ( $T_s$ ) для різних типів сидінь (вікно, середина, прохід) на кількість пасажирів ( $N$ )
задоволення як функція легкості посадки ( $E$ ) (подумайте про WilMA та сім'ї з маленькими дітьми), функціональність розміщення багажу ( $F_b$ ), необхідна кількість відволікання ( $D$ ) (наприклад, на посадці під час прослуховування гучної музики чи посадки під час розмови по телефону відволікається від посадки та призводить до помилок).

Пропозиція може бути

f (T L, T g, T s, W, M, A, N) = (T L \times B) + (T G \times N + \frac{N}{3} W + \frac{N}{3} M + \frac{N}{3} A)

$f(TL, Tg, Ts, W, M, A, N) = (TL\times B)+(TG\times N + \frac{N}{3}W + \frac{N}{3}M + \frac{N}{3}A)$

f (E, F b, D) = E \times F b \times \frac{1}{D}

$f(E, Fb, D) = E \times Fb \times \frac{1}{D}$

boarding strategy score = f (T L, T g, T s, W, M, A, N) \times f (E, F b, D)

$\mbox{boarding strategy score}=f(TL, Tg, Ts, W, M, A, N) \times f(E, Fb, D)$

і я б почав призначати ваги, проводячи ще кілька моделей (я зрозумів, що приклад Мітбустерів стосується одиничних випробувань лише для кожної стратегії).

На мою думку, переваги / недоліки походять не від рівнянь, а від методології. Без більш надійних експериментальних даних усі рівняння вище, а ще більше факторів, є спірними та суперечливими.

Я також не хотів би додавати "гроші" в модель, а скоріше додав вартості для авіакомпанії проти додаткової вартості для пасажира , і речі легко наростатимуть: ви можете виявити, що люди тримають забитих в тунелях та в черзі очікування для входу в літак, або очікування в аеропортах затримок або скасування рейсів може збільшити час експозиції рекламних дощок, тому потенційний дохід від послуг аеропорту, отже ... корисні функції затримок.

— erpreciso
джерело