Оптимизация
Не секрет, что по утрам в транспорте всегда полным-полно всякого народу. И порой даже зайти в вагон метро уже непросто. Сегодня я в очередной раз задумался над вопросом оптимального выбора двери поезда. Обрисую постановку задачи
( Read more... )
Нам кажется, что не стоит предполагать влияние заметивших пассажиров на изменение заполнямости вагонов, поскольку таких пассажиров будет исчезающе малое количество. Например, для оценки их количества можно воспользоваться известным правилом "95% процентов населения"[1], то есть можно утверждать, что только 5% из заметивших будут способны проанализировать ситуацию заполнения вагона и выбрать наименее заполненный вагон. Для определения количества числа заметивших людей необходимы достаточно сложные расчёты, использующие график прихода-ухода поездов со станции, временное распределение пассажиропотока на станции, а также периоды солнечной активности и время года. Но для грубой оценки количества заметивших распределение людей можно выбрать правило "80/20" (Закон Парето)[2] - мы утверждаем, что только 20% всех пассажиров реально замечают 80% распределения пассажиров в вагонах. То есть реально только 1% людей, пользующихся метро, может воспользоваться информацией о наполнении вагонов людьми.
Второй замечание, который нам кажется необходимым сделать в рамках обсуждения данной заметки, состоит в необходимости анализа причин аномалий в распределении, приводящих к отклонению от униформного. Вполне вероятно, что данное отклонение может быть вызвано случайными, а не систематическими, причинами, и поэтому дальнейший анализ ситуации может не являться валидным.
Reply
Кстати, я вот не утверждал, что другие пассажиры, пытающиеся занять свободное место, анализируют ситуацию. Достаточно, чтобы ситуацию проанализировал 1% пассажиров, а остальные поддались пагубному (в данном случае для меня) влиянию стадного чувства и последовали за ним занимать свободное место.
Reply
Leave a comment