お世話になっております、最適化アプリにおいて
複数の目的変数を最適化する為に、
1つの合成変数を作成しているのですが、
他に何か良い方法があればご教示ください。
以下現在実施している方法を記載します
計算式としては
"各目的変数の目標値を定め、各目的変数の観測値から目標値をそれぞれ引き、その絶対値を標準偏差で割り、足し合わせ、その対数を取る事で、-∞ になる値を目指していく"
というような方法を取っております。
【数式イメージ】
観測値:Y = (y1 , y2 , ... , yn)
目標値:Y' = (y'1 , y'2 , ... , y'n)
標準偏差:σ = (σ1 , σ2 , ... , σn)
重み:W = (w1,w2, ... ,wn) ※今回は全て1
log Σ[i = 1⇒n]( wi| yi - y'i | / σi )
上記を-∞となるように最適化
しかし目標値は定数値ではなく、例えば「100以上」のように幅で表現されることが多く、「100以上」が目標の場合は、100を目標値とするべきかどうか悩んでおり、現状は差の絶対値を取る為、上振れ下振れの概念が無く、幅で目標が定まっている際は、他に最適な合成変数の作り方があるのではと考えていますが現状思いつきません。
テーマの詳細や、分析する内容によっても千差万別であるとは存じますが、
このパターンの時はこうするのような、パターン分けがあれば合わせてご教示頂けますと幸いです。
ピンポイントでなくとも考え方の指針となるようなものでも構いません。
以上よろしくお願いいたします。
こちらのご質問につきましては、個別にやりとりをさせて頂いております。また、データサイエンス・DataRobotに関してご質問が出てきましたらぜひお寄せください。