Как запрограммировать сложный набор взаимосвязей?

Question

Во-первых, я сожалею о названии, это было лучшее, что я мог придумать.

Я имею в виду нечто вроде программы, которая говорит мне, что когда A поднимается, B падает, что заставляет C идти вверх, что увеличивает вероятность того, что D и E упадут, послав F прямо вверх и т. д.

Несколько человек сказали мне изучить линейное программирование, но это не звучитправильно, потому что я не хочу найти ответ («решите для х, чтобы найти лучший путь к чему-либо»), я хочу изменить значение одной метрики и увидеть эффект ряби по другим, связаннымметрики.

Например, предположим, что у меня есть фабрика, и я хочу оценить, какое влияние окажет повышение для работников одного сектора.Повышение на 10% увеличит моральный дух сектора на X, производительность сектора на Y и увеличит затраты на Z. Это заставит нас поднять цену нашего продукта до P, если мы хотим сохранить нашу прибыль Q, которая может получить насиз некоторых магазинов и фактически уменьшают прибыль на R.

Теперь повышение на 20% за 2 года повысит моральный дух сектора на A, производительность сектора B и увеличит затраты на C, но снизит моральный дух других компаний.секторы на D, если только ...

Я думаю, вы можете понять идею.Я хочу выяснить, как запрограммировать базовую сеть, которая делает все это, основываясь на любом соответствующем входе (например, что нужно изменить, если я хочу повысить производительность сектора? Я ввожу новое значение для производительности исмотреть соответствующие соответствующие значения обновлений самостоятельно).

Если это действительно область линейного программирования, может ли кто-нибудь предоставить примеры или объяснения, основанные на этой модели?Мне трудно это видеть.

Большое спасибо.

Answer 1

Я бы попытался визуализировать это с помощью взвешенного ориентированного графа, где узлами являются такие вещи, как sector morale и sector productivity, а ребра указывают, когда изменение одного из них приведет к изменению другого, например,

sector morale ----> sector productivity

Вы также можете взвесить график, так что если p% увеличение морали создает n*p% увеличение производительности, тогда у вас будет

sector morale --n--> sector productivity

Когда вы меняете одно значение,следуйте стрелкам, чтобы изменить другие затронутые значения.

Одним из преимуществ этой парадигмы является то, что вы можете легче отслеживать последствия.То есть X влияет на Y тогда и только тогда, когда существует направленный путь от X до Y, что полезно, например, если вы не знаете, как morale напрямую влияет на profit, но вы знаете, как morale влияет на productivity и как productivity влияет на morale.Еще лучше, если profit влияет на morale, то у вас есть хорошая система обратной связи, которая сообщит вам, как первоначальное изменение в одной области может вызвать последующие (меньшие) изменения в той же области.