Improved resource allocation technique

Details Improved resource allocation technique Improved resource allocation technique

G - Physics

06

Q

G06Q 40/00 (2006.01) G06F 17/18 (2006.01)

Patent

CA 2529339

An improved resource allocation system comprising a reliability decision engine (323), which allocates the portfolio~s assets as required for the desired reliability portfolio. The reliability decision engine including two reliability decision engines, a basic reliability decision engine (325) and a robust reliability decision engine (327). The use of robust optimization makes it possible to determine the sensitivity of the optimized portfolio. Scenarios can be specified directly by the user or automatically generated by the system in response to a selection by the user. Inputs (329, 331) are applied to basic the basic reliability decision engine (325) and inputs (311) are applied to robust reliability decision engine (327).

L'invention concerne des techniques améliorées d'allocation de ressources comprenant une technique de détermination de la probabilité selon laquelle au moins un article d'un ensemble d'articles ne parviendra pas à son retour souhaité pendant un certain temps. Cette technique permet de sélectionner des ensembles fiables d'articles en vue de l'optimisation. Ces techniques comportent aussi des techniques d'optimisation robuste d'un ensemble d'articles. Dans ces techniques, un utilisateur définit ou sélectionne des scénarios qui modèlent des conditions d'investissement comportant des conditions extrêmes et/ou normales. Cet ensemble d'articles est optimisé parmi les scénarios afin de produire des masses pour ces articles dans l'ensemble qui optimise la plus mauvaise valeur des articles. Un système d'allocation de ressources sélectionne d'abord un ensemble fiable d'articles en vue de l'optimisation au moyen de la technique de sélection susmentionnée puis optimise l'ensemble fiable d'articles. L'optimisation de l'ensemble d'articles peut comprendre l'optimisation robuste et non robuste, de nombreuses sortes de contraintes différentes et/ou des contraintes multiples, différentes fonctions objectives, et différentes ajustements pour les fonctions objectives. La sélection de l'ensemble d'articles et la sélection du type d'optimisation, des contraintes, de la fonction objective, et des ajustements de la fonction objective sont effectués au moyen d'une interface utilisateur graphique.

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