Otimização e Pesquisa Operacional

Como alocar esforço limitado entre ações com valor e custo diferentes?

Uma equipe tem um número fixo de horas. Trabalhar uma lista de cima para baixo ignora que algumas ações rendem mais valor por hora do que outras.

Este é um problema da mochila. A razão valor/esforço dá uma regra rápida e um limite demonstrável pela relaxação; métodos exatos mostram a distância da regra ao ótimo.

x_i vale 1 se a ação i é executada, v_i é o seu valor esperado, a_i o esforço e b a capacidade disponível.

1. Definir a lista de ações com valor e esforço.

2. Ordenar por valor por unidade de esforço e calcular o limite da relaxação.

3. Resolver exatamente quando o tamanho permite (programação dinâmica).

4. Comparar regra, ótimo e limite, e reportar a diferença.

1. Ações candidatas

2. Valor e esforço

3. Ordenação por razão

4. Solucionador exato

5. Seleção

6. Relatório de diferença

Nenhum experimento publicado. Os laboratórios de Otimização de Decisão, Otimização Matemática e Modelagem Preditiva calculam essas quantidades com dados sintéticos.

Otimização de Decisão · Otimização Matemática · Modelagem Preditiva

Nenhum resultado original de pesquisa é afirmado. Esta área é apresentada como perspectiva técnica, com uma demonstração computável sobre dados sintéticos.

• Os valores dependem de previsões que podem estar erradas.
• Interações entre ações são ignoradas.
• Limites de política precisam entrar como restrições.

Leitura de fundamentação de outros autores. Não são publicações da Menlo Tech, e nenhum artigo da Menlo Tech é citado porque nenhum foi publicado.

• Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific, 1997.
• Martello, S. & Toth, P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations. Wiley, 1990.
• Hyndman, R. & Athanasopoulos, G. Forecasting: Principles and Practice. OTexts.