Pogromcy mitów - Określ optymalną strategię wejścia na pokład w oparciu o czas i wynik satysfakcji

Większość linii lotniczych wsiada do pasażerów, zaczynając od tyłu samolotu, a następnie kierując się do przodu (po wejściu na pokład klas priorytetowych i pasażerów).

W odcinku „Mythbusters” Adam i Jamie przetestowali mit, że strategia wejścia na pokład preferowana przez większość linii lotniczych, od frontu , jest najmniej skuteczna.

Mit został potwierdzony, a oto wyniki:

Losowa ma siedzeń strategia jest najszybszy, a następnie prostej Wilma strategii. Jednak losowa strategia braku miejsc daje najniższe wyniki satysfakcji.

Najwyższy wynik satysfakcji daje strategia odwróconej piramidy , mimo że jest czwartą najszybszą.

Jak można określić optymalną strategię wejścia na pokład wyłącznie na podstawie podanych czasów i podanych ocen satysfakcji ( nie uwzględniając zaawansowanych rzeczy, takich jak obliczanie oczekiwanego przejścia lub zakłóceń siedzenia )?

Wydaje mi się, że nie myślę o żadnej konwersji jednostek poza przeliczeniem czasu na sekundy, a następnie pomnożeniem go z wynikiem satysfakcji, więc to tak, jakbyśmy starali się zmaksymalizować iloczyn czasu i oceny satysfakcji:

f (t, s) = t s

$f(t,s) = ts$

Jakie są zalety i wady robienia tego?

Jedną wadą wydaje się to, że ranking według iloczynu czasu i wyniku satysfakcji daje ten sam ranking według wyniku zadowolenia.

Co jeszcze można zrobić? Wszystko, co wydaje się przychodzić na myśl, to produkty, więc być może mógłbym zmaksymalizować coś takiego:

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

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

f (t, s) = t s^{1 / 2} (eliminując losowe brak miejsc)

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

fa (t, s) = t (s - s_{za v mi})

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

Myślę, że będziemy musieli powiązać wynik czasu i satysfakcji z jakąś jednostką, taką jak pieniądze. Trzeba więc znaleźć jakiś związek (na przykład liniowy związek poprzez regresję liniową) między czasem wejścia na pokład a kosztem, a następnie inny między wynikiem satysfakcji z wejścia na pokład dzisiaj a przychodami z lotu w przyszłym miesiącu?

Czy to musi być coś takiego?

Zasugerowano mi z-score lub coś takiego, więc próbowałem standaryzować, myślę:

Dlaczego suma kwadratów z jest równa 6? Czy zrobiłem coś złego? Czy to czwarty moment czy coś takiego?

— BCLC
źródło

Pierwszym krokiem byłoby precyzyjne zdefiniowanie „optymalnego”. Zwykle przybiera to formę minimalizacji lub maksymalizacji pewnej ilości przy pewnych ograniczeniach. To da kierunek Twojemu problemowi, którego obecnie brakuje. W szczególności dlaczego optymalne rozwiązanie miałoby maksymalizować t * s? Oznaczałoby to, że gdy dwie strategie zapewniają taką samą satysfakcję, preferowana jest ta, która kosztuje więcej czasu.

Jeśli jest to rzeczywiście stosowane (w życiu), ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że prawdopodobnie nie ma praktycznej różnicy między 14:07 a 15:10. (Poza tym, gdyby ćwiczenia z pogromcami mitów były przeprowadzane naukowo przy wielu powtórzeniach, liczby te prawdopodobnie byłyby średnio takie same.) Tak więc prawdopodobnie są tylko 3 różne czasy: 14:07 do 15:10 jako jeden raz; 17:15 i 24:29. Podobnie, w rzeczywistych zastosowaniach istnieją tylko 3 różne wyniki satysfakcji: -5; 12–19; i 102-113. Każdy zastosowany model powinien przyjąć taką perspektywę, jeśli ma być naprawdę przydatny.

— Ochado

Zacznę od twojego generycznego

fa (t, s) = t \times s

$f(t,s) = t \times s$ i zamiast dodawać do tego wagi lub czynniki, dodawałbym inne zmienne związane z czasem i satysfakcją, takie jak:

czas wejścia na pokład jako funkcja zarządzania bagażem ( $TL$ ) razy numer bagażu ( $B$ ) i czas przejścia do rzędu miejsc ( $T_g$ ) a czas, aby usiąść ( $T_s$ ) dla różnych typów siedzeń (okno, środek, przejście) na liczbę pasażerów ( $N$ )
zadowolenie jako funkcja łatwości wejścia na pokład ( $E$ ) (pomyśl o WilMA i rodzinach z małymi dziećmi), funkcjonalność pozycjonowania bagażu ( $F_b$ ), wymagana ilość rozrywki $D$ ) (np. wejście na pokład podczas słuchania głośnej muzyki lub wejście na pokład podczas rozmowy przez telefon odwracają uwagę od wejścia na pokład i prowadzi do błędów).

Propozycja może być

fa (T. L., T. sol, T. s, W., M., ZA, N.) = (T. L. \times b) + (T. sol \times N. + \frac{N.}{3)} W. + \frac{N.}{3)} M. + \frac{N.}{3)} ZA)

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

fa (mi, fa b, re) = mi \times fa b \times \frac{1}{re}

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

wynik strategii wejścia na pokład = fa (T. L., T. sol, T. s, W., M., ZA, N.) \times fa (mi, fa b, re)

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

i zacząłem przypisywać ciężary podczas przeprowadzania kolejnych symulacji (zrozumiałem, że przykład Mythbusters odnosi się do pojedynczych prób tylko dla każdej strategii).

Moim zdaniem zalety / wady nie wynikają z samych równań, ale z metodologii. Bez bardziej wiarygodnych danych eksperymentalnych wszystkie powyższe równania, a nawet jeszcze więcej czynników, są dyskusyjne.

Nie dodałbym również „pieniędzy” w modelu, ale raczej wartość dodaną dla linii lotniczej w porównaniu z wartością dodaną dla pasażera , a rzeczy łatwo się eskalują: może się zdarzyć, że ludzie będą wpychani do tuneli i czekają w kolejce na wejście do samolotu, lub czekanie na lotniskach na opóźnienia lub odwołanie lotu, może wydłużyć czas ekspozycji tablic reklamowych, a tym samym potencjalne przychody z usług portu lotniczego, a zatem ... funkcje użytkowe opóźnień.

— erpreciso
źródło