[发明专利]自动规划及优化选择系统和方法有效

专利信息
申请号: 201210141434.4 申请日: 2012-05-08
公开(公告)号: CN103020724B 公开(公告)日: 2016-11-23
发明(设计)人: 任一涛 申请(专利权)人: 格博信息技术(苏州)有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 郭国中
地址: 215021 江苏省苏州市苏州工业*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 自动 规划 优化 选择 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机信息处理领域,具体地,涉及系统数据处理、条件量化和决策优化的综合计算方法和系统。

背景技术

在许多情况中,人们不知道在一个决定作出后会发生什么,或者由于重要因素会随着时间改变而导致人们不知道未来什么是最重要的,又或者人们不知道未来会做什么决定——人们只知道当前什么更重要。因此有必要开发电脑计算机决策优化系统(Decision Support System DSS)。电脑计算机决策优化系统应用于各种商业、工业、医疗系统及各项科学应用中,开始发挥越来越重要的作用。常见的决策优化系统通过对投入产出的成本利润(回报)绝对值分析,或应用决策树列举潜在因素及其概率百分比分析,进而确定特定项目的投入值及决策模型。在实际的评估过程中,因为各未知因素干扰,以及评估人员对未知因素的不同反应,现有电脑决策优化系统只能对单项成本利润进行绝对值的分析,或根据可行性概率进行分析,而无法对非货币性或非数字性的因素进行量化及概率分析,更难以对多层级、多项因素进行综合分析评估。因而,评估人员需要首先将复杂的评估对象分隔成单项独立因素进行单独分析,然后进行综合考虑。由于评估内容的局限性以及评估人员的个体要求、偏好差异、对未知系数的综合分析的欠缺,评估结果往往难以令人信服。

同时,由于电脑决策优化系统与人脑决策的人性化差异,电脑决策系统始终无法代替人脑决策,尤其无法进行情景分析,只能在某一特定领域提供辅助,从而增加了决策与最优方案的差异。虽然目前在供应商管理、采购中对情景分析有所应用,然而无法广泛推广到生产、生活的各个领域,更没有允许用户完全自定义设置规则。

发明内容

针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种自动规划及优化选择系统和方法。

根据本发明的一个方面,提供一种自动规划及优化选择系统,其特征在于,包括如下装置:

因素定义装置,其用于定义决策因素变量;

变量赋值装置,其用于对所述决策因素变量进行赋值;

预期选项定义装置,其用于定义预期选项,并根据所述预期选项选取全部或者部分所述决策因素变量构成因素集,其中,所述因素集的赋值为其所包括决策因素变量的变量值的加权和;

模型定义装置,其用于定义折算模型;

折算装置,其用于调取折算模型,通过向所述折算模型输入所述因素集获得所述因素集的赋值在时间集中任一个或任多个时间点时的目标折算值;

折算模型库,其用于建立、存储所述折算模型。

优选地,还包括如下装置:决策装置,其用于对多个预期选项在一个或多个时间点时所对应的目标折算值进行比较,确定最优选项集,其中,所述最优选项集包括在一个或多个时间点时最优的预期选项。

优选地,还包括如下装置:第一跟踪装置,其用于采集用户行为数据,并根据所述用户行为数据判断该用户行为是否有利于实现所述预期选项;第一显示装置,其用于显示所述用户行为数据,并按照对实现所述预期选项的有利等级以不同颜色显示。

优选地,所述第一跟踪装置包括如下装置:第二跟踪装置,其用于根据所述用户行为数据生成决策因素变量修正值,通过所述决策因素变量修正值更新所述因素集,并将更新的所述因素集输入所述折算装置生成更新折算值,若更新折算值与所述目标折算值的差值大于第一阈值,则判断该用户行为不利于实现所述预期选项,并发布提醒信息和/或改进信息。

优选地,所述决策因素变量包括非数字性因素变量,所述变量赋值装置包括用户赋值装置和/或系统赋值装置,其中:所述用户赋值装置用于根据用户输入的数值对所述非数字性因素变量进行赋值;所述系统赋值装置用于根据用户偏好训练模型对所述非数字性因素变量进行赋值,并将本次赋值保存到所述用户偏好训练模型库中。

优选地,还包括用户信息数据库,其中,所述用户信息数据库存储有用户背景信息,所述预期选项定义装置根据所述用户背景信息生成所述预期选项。

优选地,所述折算模型包括折现现金流模型,所述因素定义装置包括因素模版装置,所述因素模版装置用于提供因素模版,所述因素模版内包括机会成本因素、当前成本因素、未来可预计成本的因素可选项。

根据本发明的另一个方面,还提供一种自动规划及优化选择方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤A:定义决策因素变量,并对决策因素变量进行赋值;

步骤B:定义预期选项,并根据所述预期选项选取全部或者部分所述决策因素变量构成因素集,其中,所述因素集的赋值为其所包括决策因素变量的变量值的加权和;

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