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まず、タイトルについて申し訳ありませんが、それは私が思いついた最高のものでした。

つまり、Aが上がると、Bが下がると、Cが上がるので、DとEが下がる可能性が高くなり、Fが真上に送られる、というようなプログラムです。

線形計画法を調べるように言われたのですが、答えを見つけたくないので(「xを解いて何にでも最適な方法を見つける」)、値を変更したいので、正しく聞こえません。 1つのメトリックを確認し、他の接続されたメトリック全体の波及効果を確認します。

たとえば、私が工場を持っていて、あるセクターの労働者の昇給が与える影響を見積もりたいとします。10%引き上げると、セクターの士気がX、セクターの生産性がY、コストがZ増加します。これにより、Qの利益を維持したい場合は、製品の価格をPに引き上げることになります。いくつかの店から出て、実際にRによって利益を減らします。

現在、2年間で20%の引き上げは、セクターの士気をAで、セクターの生産性をBで、コストをCで増加させますが、他のセクターの士気をDで低下させます。

私はあなたがその考えを得ることができると思います。私が望んでいるのは、関連する入力に基づいて、すべてを実現する基盤となるネットワークをプログラムする方法を理解することです(たとえば、セクターの生産性を向上させたい場合、何を変更する必要がありますか?生産性の新しい値を入力し、適切な接続値が自動的に更新されるのを確認してください)。

これが実際に線形計画法の領域である場合、誰かがそのモデルを中心とした例や説明を提供できますか?私はそれを見るのに苦労しています。

どうもありがとう。

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私はこれを加重有向グラフで視覚化しようとします。ここで、ノードは次のようなものsector moralesector productivityあり、エッジは一方の変更が他方の変更を引き起こす時期を示します。

sector morale ----> sector productivity

グラフに重みを付けることもできます。これp%により、モラルのn*p%向上によって生産性が向上した場合、次のようになります。

sector morale --n--> sector productivity

1つの値を変更する場合は、矢印に従って他の影響を受ける値を変更します。

このパラダイムの利点の1つは、結果をより簡単に追跡できることです。つまり、からへの有向パスがある場合にのみX影響します。これは、たとえば、がどのように直接影響するかはわからないが、どのように影響するかはわかっている場合に役立ちます。さらに良いことに、影響がある場合は、ある領域での最初の変更が同じ領域での後続の(より小さな)変更をどのように引き起こす可能性があるかを示す優れたフィードバックシステムがあります。YXYmoraleprofitmoraleproductivityproductivitymoraleprofitmorale

于 2011-07-19T22:26:28.467 に答える