Asignaciones recursivas y recíprocas

Algunos modelos de costos necesitan que el destino de una asignación se convierta en el origen de la siguiente; por ejemplo, servicios compartidos que se consumen entre sí (TI atiende a RR. HH., pero RR. HH. también atiende a TI). PlaidCloud lo modela encadenando pasos de asignación en pasadas escalonadas explícitas, no mediante un único solucionador automático.

Cuándo necesita varias pasadas

Servicios recíprocos: dos grupos de costos que se consumen entre sí.
Reparto por capas: los costos divisionales se propagan por una jerarquía, y los niveles inferiores deben absorber los superiores antes de volver a asignar.
Equilibrio iterativo: el modelo se acerca a un resultado estable tras varias pasadas (el grupo A asigna una parte a B, B devuelve una parte, y así sucesivamente).

Cómo modelarlo

PlaidCloud no tiene un “modo de recursión” integrado ni un solucionador de convergencia automático. Usted construye la recursión agregando un paso de división de asignación distinto para cada pasada y conectándolos en secuencia:

Ejecute la primera pasada como una división de asignación normal.
Para la siguiente pasada, construya un origen que incluya la salida de la pasada anterior (normalmente uniendo o combinando el resultado previo con el grupo) y vuelva a asignar.
Repita tantas pasadas como necesite su modelo.

Como cada pasada es un paso explícito, usted decide cuántas pasadas se ejecutan. El motor no resuelve la relación recíproca como una única ecuación simultánea, y no hay ningún ajuste de tolerancia que detenga el bucle automáticamente. Agregue pasadas hasta que el residuo que aún queda por reasignar sea lo bastante pequeño para sus fines.

Consejos

Empiece con una asignación de una sola pasada y confirme que el modelo simple se comporta como se espera antes de agregar pasadas.
Después de cada pasada, revise el residuo sin asignar que queda. Si no disminuye de una pasada a otra, revise las relaciones de los inductores: una dependencia circular genuina no se estabilizará por muchas pasadas que agregue.
Cada pasada vuelve a procesar su origen, por lo que la recursión es costosa en conjuntos de datos grandes. Pruebe con una porción antes de ejecutar sobre el origen completo.

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