Mythbusters - กำหนดกลยุทธ์การขึ้นเครื่องบินที่ดีที่สุดโดยพิจารณาจากเวลาและคะแนนความพึงพอใจ

สายการบินส่วนใหญ่โดยสารผู้โดยสารที่เริ่มต้นจากด้านหลังของเครื่องบินและจากนั้นมุ่งหน้าไปทางด้านหน้า (หลังจากขึ้นเครื่องและผู้โดยสารที่มีลำดับความสำคัญสูง)

ในกรณีของ Mythbustersอดัมและเจมี่ทดสอบตำนานว่ากลยุทธ์กินนอนที่ชื่นชอบโดยสายการบินส่วนใหญ่ด้านหลังไปด้านหน้าเป็นที่มีประสิทธิภาพน้อย

ตำนานได้รับการยืนยันและผลลัพธ์เหล่านี้คือ:

สุ่มไม่มีที่นั่งกลยุทธ์เป็นวิธีที่เร็วตามตรง Wilmaกลยุทธ์ อย่างไรก็ตามการสุ่มไม่มีกลยุทธ์ที่นั่งให้คะแนนความพึงพอใจต่ำสุด

คะแนนความพึงพอใจสูงสุดจะได้รับจากกลยุทธ์แบบปิรามิดย้อนกลับแม้ว่ามันจะเร็วที่สุดเป็นอันดับสี่

วิธีการหนึ่งอาจกำหนดกลยุทธ์การขึ้นเครื่องที่ดีที่สุดโดยพิจารณาจากเวลาและคะแนนความพึงพอใจที่ได้รับ ( ไม่รวมสิ่งขั้นสูงเช่นการคำนวณทางเดินหรือการรบกวนที่นั่ง )

ฉันไม่สามารถนึกถึงการแปลงหน่วยใด ๆ ได้ยกเว้นการแปลงเวลาเป็นวินาทีแล้วคูณด้วยคะแนนความพึงพอใจดังนั้นมันเหมือนว่าเรากำลังพยายามเพิ่มผลผลิตของเวลาและคะแนนความพึงพอใจ:

f (t, s) = t s

$f(t,s) = ts$

อะไรคือข้อดีหรือข้อเสียของการทำเช่นนี้?

ข้อเสียอย่างหนึ่งดูเหมือนว่าการจัดอันดับตามผลิตภัณฑ์ของเวลาและคะแนนความพึงพอใจให้อันดับเดียวกันโดยคะแนนความพึงพอใจ

จะทำอะไรได้อีก? สิ่งที่ดูเหมือนจะนึกถึงคือผลิตภัณฑ์ดังนั้นบางทีฉันอาจเพิ่มสิ่งเหล่านี้:

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})

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

ฉันคิดว่าเราจะต้องเกี่ยวข้องกับเวลาและคะแนนความพึงพอใจกับบางหน่วยเช่นเงิน ดังนั้นเราจะต้องค้นหาความสัมพันธ์บางอย่าง (เช่นความสัมพันธ์เชิงเส้นผ่านการถดถอยเชิงเส้น) ระหว่างเวลาขึ้นเครื่องและค่าใช้จ่ายและจากนั้นอีกคะแนนความพึงพอใจสำหรับการขึ้นเครื่องในวันนี้และรายได้จากเที่ยวบินในเดือนหน้า

มันต้องเป็นอะไรแบบนั้นเหรอ?

ฉันแนะนำ z-score หรืออะไรสักอย่างดังนั้นฉันจึงลองทำมาตรฐานฉันคิดว่า:

ทำไมผลรวมของกำลังสองของ z กลายเป็น 6? ฉันทำอะไรผิดหรือเปล่า? นั่นเป็นช่วงเวลาที่สี่หรืออะไรซักอย่าง?

— BCLC
แหล่งที่มา

ขั้นตอนแรกคือการกำหนด "ดีที่สุด" อย่างแม่นยำ โดยปกติสิ่งนี้จะอยู่ในรูปของการย่อหรือขยายปริมาณสูงสุดภายใต้ข้อ จำกัด บางอย่าง วิธีนี้จะช่วยชี้แนะปัญหาของคุณซึ่งยังขาดอยู่ในขณะนี้ ทำไมโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดจึงเพิ่ม t * s ได้? นี่หมายความว่าเมื่อสองกลยุทธ์ให้ความพึงพอใจในจำนวนเท่า ๆ กันกลยุทธ์ที่ใช้เวลามากกว่าจะเป็นที่นิยม

หากสิ่งนี้มีไว้สำหรับวัตถุประสงค์ที่ใช้อย่างแท้จริง (ชีวิตจริง) ก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตระหนักว่าอาจไม่มีความแตกต่างระหว่าง 14:07 ถึง 15:10 (นอกจากนี้หากการออกกำลังกายแบบ Mythbusters ดำเนินการทางวิทยาศาสตร์ด้วยการทำซ้ำหลายครั้งตัวเลขเหล่านี้อาจเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะใกล้เคียงกัน) ดังนั้นอาจมีเพียง 3 ครั้งเท่านั้น: 14:07 ถึง 15:10 ครั้งเดียว 17:15 และ 24:29 น. เช่นเดียวกันในการใช้งานจริงมีเพียง 3 คะแนนความพึงพอใจที่แตกต่างกัน: -5; 12-19; และ 102-113 โมเดลที่ใช้ใด ๆ ควรใช้มุมมองดังกล่าวหากหวังว่าจะเป็นประโยชน์จริงๆ

— Ochado

ฉันจะเริ่มต้นด้วยทั่วไปของคุณ และแทนที่จะเพิ่มน้ำหนักหรือปัจจัยในการนี้ฉันจะเพิ่มตัวแปรอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเวลาและความพึงพอใจเช่น:

f (t, s) = t \times s

$f(t,s) = t \times s$

เวลาขึ้นเครื่องเป็นฟังก์ชั่นการจัดการกระเป๋าเดินทาง ( )จำนวนสัมภาระ ( ) และเวลาที่จะไปยังที่นั่งแถว ( ) เทียบกับเวลานั่งจริง ( ) สำหรับประเภทที่นั่งที่แตกต่างกัน (หน้าต่างกลางทางเดิน) ต่อจำนวน ผู้โดยสาร ( ) $TL$ $B$ $T_g$ $T_s$ $N$
ความพึงพอใจเนื่องจากฟังก์ชั่นความง่ายของการขึ้นเครื่อง ( ) (คิดถึง WilMA และครอบครัวที่มีเด็กเล็ก) การทำงานของตำแหน่งกระเป๋าเดินทาง ( ) จำนวนการรบกวนที่จำเป็น ( ) (เช่นขึ้นเครื่องขณะฟังเพลงเสียงดัง โทรศัพท์เบี่ยงเบนความสนใจจากการขึ้นเครื่องและนำไปสู่ข้อผิดพลาด) $E$ $F_b$ $D$

ข้อเสนออาจเป็น

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)

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

และฉันจะเริ่มกำหนดน้ำหนักขณะดำเนินการจำลองเพิ่มเติม (ฉันเข้าใจว่าตัวอย่าง Mythbusters หมายถึงการทดลองเดี่ยวสำหรับแต่ละกลยุทธ์เท่านั้น)

ในความคิดของฉันข้อดี / ข้อเสียไม่ได้มาจากสมการ แต่มาจากวิธีการ หากไม่มีข้อมูลการทดลองที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสมการข้างต้นทั้งหมดและปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมายสามารถพิสูจน์และโต้แย้งได้

ฉันจะไม่เพิ่ม "เงิน" ในแบบจำลอง แต่เพิ่มมูลค่าให้กับสายการบินเทียบกับมูลค่าเพิ่มสำหรับผู้โดยสารและสิ่งต่าง ๆ จะเพิ่มขึ้นอย่างง่ายดาย: คุณอาจพบว่าผู้คนมักยัดไส้อุโมงค์และรอสายเข้าอากาศยาน หรือรออยู่ในสนามบินเพื่อความล่าช้าหรือการยกเลิกเที่ยวบินสามารถเพิ่มเวลาในการแสดงโฆษณาป้ายโฆษณาดังนั้นรายได้ที่อาจเกิดขึ้นสำหรับบริการสนามบินดังนั้น ...

— erpreciso
แหล่งที่มา