Mythbusters - Determine a melhor estratégia de embarque com base no tempo e na pontuação de satisfação

A maioria das companhias aéreas embarca em passageiros começando na parte de trás do avião e, em seguida, avançando em direção à frente (após embarcar nas classes e passageiros prioritários).

Em um episódio de Mythbusters , Adam e Jamie testaram o mito de que a estratégia de embarque preferida pela maioria das companhias aéreas, de trás para frente , é a menos eficiente.

O mito foi confirmado, e estes foram os resultados:

A estratégia aleatória sem assentos é a mais rápida, seguida pela estratégia reta WILMA . No entanto, a estratégia aleatória sem assentos fornece os menores índices de satisfação.

A pontuação mais alta de satisfação é dada pela estratégia da pirâmide reversa , embora seja a quarta mais rápida.

Como determinar a estratégia ideal de embarque com base apenas nos horários e nas pontuações de satisfação fornecidas ( sem incluir itens avançados, como calcular as interferências esperadas no corredor ou assento )?

Não consigo pensar em nenhum tipo de conversão de unidades, exceto converter o tempo em segundos e depois multiplicá-lo com o índice de satisfação. Por isso, estamos tentando maximizar o produto do tempo e do índice de satisfação:

f (t, s) = t s

$f(t,s) = ts$

Quais são algumas das vantagens ou desvantagens de fazer isso?

Uma desvantagem parece ser que a classificação por produto do tempo e a pontuação de satisfação fornecem a mesma classificação por pontuação de satisfação.

O que mais poderia ter sido feito? Tudo o que parece vir à mente são produtos, então talvez eu possa maximizar algo assim:

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

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

f (t, s) = t s^{1 1 / 2} (eliminando lugares aleatórios)

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

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

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

Acho que teremos que relacionar o tempo e a pontuação de satisfação a alguma unidade, como dinheiro. Portanto, seria necessário encontrar alguma relação (por exemplo, uma relação linear por meio de regressão linear) entre o tempo e o custo do embarque e outra entre a pontuação de satisfação do embarque hoje e a receita do voo no próximo mês?

Tem que ser algo assim?

Me sugeriram z-scores ou algo assim, então tentei padronizar:

Por que a soma dos quadrados de z acabou sendo 6? Fiz algo de errado? Esse é o quarto momento ou algo assim?

utility optimization statistics economic-measurement measuring-utility BCLC
fonte

O primeiro passo seria definir com precisão "ideal". Geralmente, isso poderia ser minimizado ou maximizado em quantidade, sob algumas restrições. Isso direcionará o seu problema, que está faltando no momento. Especificamente, por que uma solução ideal maximizaria t * s? Isso significaria que, quando duas estratégias proporcionam quantidades iguais de satisfação, é preferível aquela que custa mais tempo.

Se isso é realmente para propósitos aplicados (da vida real), é importante perceber que provavelmente não há diferença prática entre 14:07 e 15:10. (Além disso, se o exercício dos caçadores de mitos fosse realizado cientificamente com várias repetições, esses números provavelmente seriam praticamente os mesmos.) Portanto, provavelmente existem apenas três momentos diferentes: 14:07 a 15:10 de uma só vez; 17:15 e 24:29. Da mesma forma, na aplicação da vida real, existem apenas três diferentes índices de satisfação: -5; 12-19; e 102-113. Qualquer modelo aplicado deve adotar essa perspectiva se espera ser realmente útil.

Ochado 14/05

Eu começaria com o seu genérico , em vez de adicionar pesos ou fatores, adicionaria outras variáveis relacionadas ao tempo e à satisfação, como:

f (t, s) = t \times s

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

tempo de embarque em função do gerenciamento de bagagem ( ) vezes o número da bagagem ( ) e o tempo para ir para a fila do assento ( ) versus o tempo para sentar ( ) para os diferentes tipos de assento (janela, meio, corredor) por número de passageiros ( ) $TL$ $B$ $T_g$ $T_s$ $N$
satisfação em função da facilidade de embarque ( ) (pense no WilMA e em famílias com crianças pequenas), funcionalidade de posicionamento de bagagem ( ), quantidade de distração necessária ( ) (por exemplo, embarque enquanto ouve música alta ou embarque enquanto conversa no o telefone distrai o embarque e leva a erros). $E$ $F_b$ $D$

Uma proposta pode ser

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

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

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

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

pontuação da estratégia de embarque = f (T eu, T g, T s, W, M, UMA, N) \times f (E, F b, D)

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

e começava a atribuir pesos enquanto realizava mais algumas simulações (entendi que o exemplo do Mythbusters se refere a ensaios únicos apenas para cada estratégia).

Na minha opinião, vantagens / desvantagens não vêm das equações em si, mas da metodologia. Sem dados experimentais mais robustos, todas as equações acima e ainda mais fatores são discutíveis e contestáveis.

Eu também não acrescentaria "dinheiro" no modelo, mas acrescentaria valor à companhia aérea versus valor agregado ao passageiro , e as coisas podem aumentar facilmente: você pode achar que mantém as pessoas enfiadas em túneis e na fila esperando para entrar na aeronave, ou a espera nos aeroportos por atrasos ou cancelamentos de voos, pode aumentar o tempo de exposição para painéis de propaganda, portanto receita potencial para serviços aeroportuários, portanto ... funções utilitárias de atrasos.

erpreciso
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