Спасибо большое за комментарий! Да, вы правы, такая цель тоже имеет место быть) правильно распоряжаться человеческими ресурсами очень важно а то, что вполне очевидно, где больше зайцев — не спорим с этим, так и есть, это просто важно учесть в создании модели, как и остальные данные!
https://t.me/anythoughtsru - авторский канал про менеджмент, b2b, тренды в ML/OR, а также опыт внедрения проектов для компаний из топ-300 РБК. Автор — Антон Ларин, СPO в f5devs.ru.
F5Devs — cоздаем индивидуальные решения предписывающей аналитики для бизнеса.
Верно, только не только пассажиропоток, но и транзакции оплат.
Первая модель регрессии обучается на этих исторических данных и потом прогнозирует на каждый момент времени на каждый участок маршрута, сколько будет безбилетников. Затем эти предсказания накладываются на динамический граф, где, грубо говоря, вершина — это участок маршрута и время, а ребро — это переход между разными вершинами контролером, выраженный временем и расстоянием. Вторая модель, используя данный граф, обходит его и подбирает для n контролеров n маршрутов так, чтобы максимизировать количество увиденных зайцев за смену.
Спасибо большое за комментарий! Да, вы правы, такая цель тоже имеет место быть) правильно распоряжаться человеческими ресурсами очень важно
а то, что вполне очевидно, где больше зайцев — не спорим с этим, так и есть, это просто важно учесть в создании модели, как и остальные данные!
https://t.me/anythoughtsru - авторский канал про менеджмент, b2b, тренды в ML/OR, а также опыт внедрения проектов для компаний из топ-300 РБК.
Автор — Антон Ларин, СPO в f5devs.ru.
F5Devs — cоздаем индивидуальные решения предписывающей аналитики для бизнеса.
Верно, только не только пассажиропоток, но и транзакции оплат.
Первая модель регрессии обучается на этих исторических данных и потом прогнозирует на каждый момент времени на каждый участок маршрута, сколько будет безбилетников. Затем эти предсказания накладываются на динамический граф, где, грубо говоря, вершина — это участок маршрута и время, а ребро — это переход между разными вершинами контролером, выраженный временем и расстоянием. Вторая модель, используя данный граф, обходит его и подбирает для n контролеров n маршрутов так, чтобы максимизировать количество увиденных зайцев за смену.