О ранге основе выбора стратегии для задачи интервью группы

РЕЗЮМЕ

Для так называемой проблемой групповое интервью, в котором несколько групп выбора альтернатив представлены последовательно для принимающего решения, оптимального выбора стратегии вытекает, что сводит к минимуму ожидаемый ранг выбранного выбор или приобретенного продукта. Для случая, когда последовательность групп может быть изменен по решению производителя, простой эвристический Предложена процедура получения близкое к оптимальному последовательность групп, а также выполнение эвристических процедур в симуляции Монте-Карло доступ. По эвристический процедуры, потребитель советуют посетить магазины меньших первого, а затем перейти в более крупные магазины позже увеличить вероятность нахождения более совершенного продукта. Наконец, выбор оптимальной стратегии и эвристические процедуры по сравнению с предложенной Chun, Московиц, а Плант (1993) и задачи размещения нового магазина в районе, где Есть несколько конкурирующих магазинов обсуждали. Оптимального выбора стратегии и эвристический процедуру можно применить и ко многим последовательного решения проблем, таких как поиск потребителей и процесс покупки.

Предметные области: эвристической процедуры непараметрического процедуры, оптимальное правило остановки, а также последовательного процесса принятия решений.

ВВЕДЕНИЕ

Для многих решений в повседневной жизни, таких, как покупка электронных устройств в торговом центре или найти мотель вдоль автомагистрали между штатами, несколько вариантов оцениваются последовательно, и после оценки альтернативных, решение (ЛПР), может либо выбрать альтернативные рассматриваются или отклонить ее и рассмотреть следующий доступный 1. Модель, соответствующую такому последовательного решения ситуации известен под различные предположения, как проблема поиска работы (Липпман

В классической проблемой секретарь, несколько заявителей интервью, один на время, должность секретаря. Сразу же после каждого интервью, исполнительная власть должна сделать окончательного решения нанимать или не нанимать заявителя на стадии рассмотрения. Это решение основывается исключительно на относительные показатели тех заявителей, опрошенных до сих пор. Любое заявителей раз отклонил не доступны для выбора. Таким образом, если исполнительный нанимает заявителя и прекращает процесс поиска слишком рано, то он или она рискует отсутствии в интервью еще лучше заявителей позже. Если исполнительный отвергает слишком много кандидатов и продолжает процесс поиска, однако, число заявителей, доступных для выбора становится меньше, равно как и вероятность найма хорошим кандидатом. Для получения дополнительной информации о проблеме секретаря и его расширения, см. (1983) Фримен прекрасно обзорный или Гилберта и (1966) Мостеллер классика бумаги.

В последние статьи, опубликованной в Decision Sciences, Chun, Московиц, а Плант (1993) считается более обобщенная версия секретарь проблемы и предложили оптимальную стратегию выбора, которая максимизирует вероятность выбора лучший выбор. В так называемые "проблемные интервью группы", несколько групп выбор оцениваются последовательно и напоминает, допускается в пределах группы, но не по группам. В частном случае, в которой каждая группа содержит только один выбор, задача группы интервью просто сводится к классической версии секретарь проблемы.

В качестве примера задачи групповое интервью, что является темой настоящей статьи, представьте себе, коммивояжера, который ищет наиболее удобный (или недорогих) мотель на ночь из п городов, расположенных вдоль автомагистрали между штатами (Perry

Еще один пример, чтобы рассмотреть, например, потребитель, который рассматривает возможность приобретения электронных устройств (см. Chun и др.., 1993). Потребитель может иметь несколько возможных для посещения магазинов, где один или несколько видов электронных приборов доступны для выбора в каждом магазине. По словам Энгеля, Blackwell, и Минияр (1990), поиск потребителей можно охарактеризовать по трем основным направлениям: (1) степень поиска (как многие магазины посетили?), (2) направление поиска (магазины посетили?), и (3) последовательность поиска (в каком порядке посещали магазины?).

Если говорить более конкретно, степень поиска могут быть представлены на общее число групп п в интервью проблема группу. Потребителей может быть построена "рассмотрение набор" магазинов для возможного посещения в течение разумного вождения расстояния. Направление поиска, очевидно, связано с размером каждого магазина (или количество продуктов, доступных в каждом магазине), что эквивалентно размеру каждой группы тг в задаче интервью группы. Потребитель может знать размер каждого магазина в рассмотрении устанавливаются на основе своих знаний, хранящихся в памяти или на информации, полученной из окружающей среды. Последовательность поиска ориентирована на порядок оперативно-розыскных мероприятий и связанных с проблемой поиска лучших эпизодов проблема интервью группы.

Предположим, что потребитель имеет построена на рассмотрение набор ограниченное количество магазинов и решил не посещать в том же магазине несколько раз из-за таких ограничений, как путешествие во времени и расстояний. Затем, поиск потребителей и процесс покупки прекрасно вписывается в проблему интервью группы. Всюду в работе, в магазине несколько товаров или город несколько мотелей называют группы, содержащие несколько вариантов, в более общем плане.

В этой статье Chun др. л. (1993) работы продлен при условии, что DM пытается свести к минимуму ожидаемый ранг выбранного выбор, а не на максимальной вероятности выбора ничего, кроме самого лучшего выбора. В следующем разделе, некоторые преимущества ожидаемые проблемы ранга над лучший выбор задачи, рассмотренной в др. Chun и др. объясняются. Для случая, когда последовательность групп является фиксированной и неконтролируемым, оптимальная стратегия выбора происходит с помощью динамического подхода к программированию. Для случая, когда DM разрешается изменить последовательность групп подлежат техническому осмотру, простые эвристические процедуры Кроме того, предлагается, а его эффективность в симуляции Монте-Карло оценены. Кроме того, эта стратегия выбора и эвристические процедуры по сравнению с предложенной в Chun и др. за лучший выбор проблемы. Задача размещения нового магазина в районе, где Есть несколько конкурирующих магазинов также обсуждается. Для облегчения чтения документа, несколько критических уравнения выводятся более подробно в Приложении.

ОЖИДАЕМЫЕ RANK ПРОБЛЕМА

Во многих последовательных оценки и отбора проблем, стоимость каждого выбора характеризуется скалярной оценка, полученная при оценке. Значения, как правило, предполагается, что независимых одинаково распределенных (IID) случайных величин с известным распределением вероятностей. Различные оптимальных правил остановки были предложены конкретные распределения вероятностей максимально ожидаемое значение выбранного выбор для полного случае информации (см. Гилберт

Во многих ситуациях управленческих решений, однако, известно, что до DM около распределение вероятностей может быть очень небольшим и расплывчатым. Таким образом, решение, принять или не принять выбор рассматриваемых может быть основано только на относительные показатели из вариантов оценки до сих пор. В случае никакой информации, непараметрические или распространение свободного выбора стратегий были предложены с целью максимально повысить вероятность выбора наилучшего выбора (лучший выбор задачи) или сведения к минимуму ожидаемый ранг выбранного выбор (ожидается в ранг проблемы). Как уже упоминалось в статье, проблема группы считается интервью "Аль Chun и др. (1993) принадлежит к самым проблема выбора. Для случая, когда DM разрешается изменить последовательность групп, Chun и др.. Также предлагается эвристический алгоритм, чтобы увеличить вероятность выбора наилучшего выбора.

Лучший выбор проблемы представляется, не разумные во многих случаях решение, потому что, в лучшем проблема выбора, то предполагается, что DM удовлетворен только самое лучшее из всех возможных вариантов. Иными словами, ЛПР утилита Я тогда и только тогда, когда выбранный выбор имеет ранг 1, и 0 во всех других случаях. В браке задачи (Линдли, 1961), однако, DM могут быть счастливы, если не совершенно счастливым, хотя его жена не "Принцесса Обаятельная". Таким образом, предполагается, что ЛПР утилита выбора выбора того или иного ранга должно быть монотонно убывающая функция ранга выбора.

В данной работе, ожидаемые проблемы ранга считается, предполагая, что DM пытается свести к минимуму ожидаемый ранг выбранного выбор, или, другими словами, ЛПР бесполезность линейно возрастает в ранг выбранного выбор. На основании этой цели оптимального выбора стратегии предлагается в соответствии с которым ожидается ранг выбранного выбор сведен к минимуму. Простых эвристических процедур для получения почти оптимальной последовательности Также предлагается. Как DM пытается максимизировать ожидаемое значение выбранного выбор параметрического решения проблем, он считает, что ожидаемые проблемы ранга более применимо ко звание основе решения ситуации, чем самый лучший выбор задачи, рассмотренной в др. Chun и др. (1993).

ОПТИМАЛЬНЫЙ ВЫБОР СТРАТЕГИИ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для случая, когда несколько групп выбор представлены последовательно для DM, оптимальная стратегия выбора, который сводит к минимуму ожидаемый ранг выбранного выбор был получен. Ранга отбора на основе стратегии особенно полезна, когда, как и во многих ситуациях решения, DM не имеет достаточной информации о распределении населения значений выбор. Простых эвристических процедур для получения близкое к оптимальному последовательность групп было предложено и моделирования методом Монте-Карло для оценки эффективности эвристического процедура была произведена.

Для лучшего выбора задачи, в которой ЛПР целью является выбрать только самый лучший выбор, Chun и др.. (1993) показывают, что оптимальная стратегия выбора (1), разделить на две группы непересекающихся множеств, обучающего множества L = (т ^ ^ 1 к югу, к югу м ^ 2 ^,..., м ^ к югу S-1 ^) и набор действий к югу = M ^ S ^, т к югу ^ ы ^ 1 ,..., т ^ п ^ к югу, (2) просматривать выбор в обучающей выборке, без выбора, а затем (3) выберите лучший выбор первого доступна на набор действий. Выбор оптимальной стратегии для ожидаемого проблемы ранга рассматриваются в данной статье могут быть описаны аналогичным образом. Если критическая ранга Ck меньше, чем 1 в ожидаемых проблемы ранга, DM не можете выбрать любой выбор на этом этапе, потому что минимально возможная ранга 1. Таким образом, все этапы с с ^ ^ к югу

По эвристический процедура, предложенная в данной работе для ожидаемого проблемы ранга, то рекомендуется, что потребители начинают покупки в магазинах меньше, а затем переехать в больших магазинах. Следует отметить, что последовательность стратегии ожидаемые проблемы ранга как раз наоборот, как и для лучшего выбора проблемы, если цель потребителя это найти ничего, кроме лучший выбор, это проявляется в др. Chun и др. (1993), что потребитель должен ходить по магазинам вокруг крупных магазинов в первый набор действий. Таким образом, последовательность стратегии для поиска и приобретения потребительских процесса зависит от ранга основе цели потребителя.

С точки зрения покупателя, выбор оптимальной стратегии была получена и простой процедуры заказа на потребительском поиска и покупки была предложена. Тем не менее, выбор оптимальной стратегии, полученные в данной работе могут быть использованы, чтобы ответить на вопрос размещения нового магазина с точки зрения продавца. На рисунке 2 показано место проблемы, который был предложен профессор Дэвид Белл (1995) из Гарвардского университета в информирует Весна Национального собрания в Лос-Анджелесе. Он спросил аудиторию, чтобы выбрать лучшее место для нового магазина в область, где Есть два существующих магазинов. Между Расположение и B, большинство людей выбрали Место, но он ответил, что лучшее место для нового магазина будет Расположение B.

Пусть т \ и т2 быть размер Store 1 и 2, соответственно, и м3 быть размер третьего магазина должен быть открыт. Если вы выберете Место для нового магазина, поиск потребителей и процесс покупки может быть представлена проблема интервью группы GA = (т ^ ^ 1 к югу, к югу м ^ 2 ^ ^ м ^ 3 суб из трех групп. Если один открывает третий магазин в местоположении B Store около 2, то задача группы интервью обозначается G югу ^ B = (т ^ ^ 1 к югу, к югу м ^ 2 ^ ^ м ^ 3 югу), который состоит из двух групп. С точки зрения владельца нового магазина, он может быть показано, что групповое интервью проблема G ^ B ^ к югу более привлекателен, чем G ^ ^ к югу с точки зрения вероятность продажи своего собственного продукта. Кроме того, она также может быть показано, что групповое интервью проблема G ^ B ^ к югу является более выгодным для потребителя, а не к югу G ^ ^, если потребитель пытается свести к минимуму ожидаемый ранг продукт он или она приобрели. В отдельном документе, проблема размещения нового магазина будут рассмотрены более подробно.

Проблема группового интервью рассматриваются в данной статье может быть распространено на самых разных направлениях. Одним из возможных направлений дальнейших исследований для получения оптимального выбора стратегии для параметрического вариант задачи интервью группы и сравнить ее с нашей ранга основе выбора стратегии. Для параметрического случаях можно также рассмотреть вопрос о стоимости поиска групп или проверки элементов в каждой группе или матрица расстояний между магазины, как и в задачи коммивояжера. Например, пусть X ^ ^ т к югу быть величина й выбор в JTH группы, и пусть Y ^ югу J ^ = тах (X ^ ^ т к югу для всех я). Затем, DM Чистая прибыль достигается путем остановки процесса поиска на этапе К Y ^ югу К ^ - KC югу ^ 1 ^-M ^ югу А ^ с ^ к югу 2 ^, где с ^ к югу 1 ^ обозначает исправлен поиск расходов для каждой группы и с2 фиксированную стоимость инспекции для каждого варианта.

Еще одним возможным продлением, будут искать с напомнить в связи с проблемой групповое интервью, потому что, во многих случаях потребитель готов вернуться в магазин, ранее посетил купить более совершенный продукт. В некоторых случаях продукты оцениваются более чем на один критериев, таких как скорость и мощность компьютеров (Корхонен, Московиц,

В некоторых последовательного решения проблем, выбор не по рангу, но разделить на несколько категорий. В контроле качества, например, предметы могут быть разделены на такие классы как очень серьезное, серьезных, крупных и незначительных по степени серьезности дефектов. Полиномиальной представление задачи интервью группы могут быть рассмотрены на такой случай. Как указывалось в др. Chun и др. (1993), задача группового интервью могут быть применены к большинству решения ситуаций, в которых классическая проблема секретарь был успешно применен. [В редакцию: 3 августа 1995. Принято редколлегией: 6 марта 1996.]

* В процессе изучения последовательного выбора и заказа стратегий для задачи группового интервью в течение последних нескольких лет, я узнал много полезного из советов, поощрение и помощь со стороны профессора Герберта Московиц и Роберт Плант на Краннерт Высшая школа менеджмента, Университет Пердью. Кроме того, автор хотел бы поблагодарить два анонимных рецензентов и помощник редактора за их полезные комментарии и предложения.

Ссылки

Олбрайт, С. C. (1977). Байесовский подход к обобщенной продажи жилья проблемы.

Управление науки, 24, 432440.

Белл, Д. Е. (1995). Многокритериальных моделей выбора клиентом магазина. Труды сообщает Весна Национального собрания, Лос-Анджелесе.

Chun, Y H. (1994). Последовательное решений в условиях неопределенности в R

Chun, Ю. Х.,

Chun, Ю. Х., Московиц, H.,

Chun, Ю. Х.,

ДеГрут, М. H. (1970). Оптимальные статистические решения. Нью-Йорк: McGraw-Hill. Энгель, J. F, Blackwell, Р. Д.,

Феллер В. (1967). Введение в теорию вероятностей и ее приложения (том I, 3-е изд.). Нью-Йорк: Wiley.

Фримен, Р. П. (1983). Проблема секретарь и его расширениями: обзор. Международный статистический обзор, 51, 189-206.

Гилберт, J. П.,

Карлин С. (1962). Стохастические модели и оптимальной политики для продажи актива. В Стрелка К. J., С. Карлин

Корхонен П., Московиц, H., постоянного Валлениус, J. (1986). проблемы прогрессивного алгоритма для моделирования и решения нескольких критериев решения. Исследование операций, 34, 726-731.

Линдли, Д. В. (1961). Динамического программирования и теории принятия решений. Прикладной статистики, 10, 39-51.

Липпман, С. А.,

Перри, М., постоянного Wigderson, А. (1986). Поиск в известной картины. Журнал политической экономии ", 94, 225-230.

Розенфельд, Д. Б.,

Розенфельд, Д. Б., Шапиро, Р. Д.,

Росс, С. М. (1983). Введение в стохастического программирования. Сан - Диего: Academic Press.

Rothkopf, М. Х.,

Телзер, Л. Г. (1973). Поиск по самой низкой цене. American Economic Review, LXIII, 40-49.

Молодые H. Chun

Кафедра информационных систем и решение наук, Колледж делового администрирования, Университет штата Луизиана, Baton Rouge, LA 70803-6316