[发明专利]考虑预估不确定性的资源分配决策的鲁棒优化方法

权利要求书

1.一种资源分配决策的鲁棒优化方法，包括：

确定多个资源消费者对资源的支用指标，其中所述支用指标包含不确定性；

预估所述支用指标的均值与方差；

设置所述资源的资源约束和对所述资源进行分配的目标参数；

基于所述支用指标、所述资源约束和目标参数，使用鲁棒优化来建立优化模型；

使用所述支用指标的均值与方差，对所建立的优化模型进行鲁棒对等转换以将所述优化问题转换为确定性优化模型；以及

对所述确定性优化模型进行求解以决定所述资源向所述多个资源消费者的分配决策。

2.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，其中，所述资源包括资源池中的多个资源，其中每个资源具有各自的资源约束。

3.如权利要求2所述的鲁棒优化方法，进一步包括：

在所述多个资源消费者中圈定分配消费者群；以及

将所述资源池中的所述多个资源中的一者分配给所圈定的分配消费者群。

4.如权利要求3所述的鲁棒优化方法，进一步包括，当所述多个资源中所分配的一者已不足以分配给所圈定的分配消费者群时，

将所圈定的分配消费者群腾挪到所述资源池中的所述多个资源中的另一者；或者

由所述多个资源中所分配的一者与所述多个资源中的另一者一起向所圈定的分配消费者群分配资源。

5.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，进一步包括：

对所述分配决策的分配结果进行评估；以及

当所述评估确定验证效果为正向时，执行所述分配决策。

6.如权利要求5所述的鲁棒优化方法，进一步包括：

基于所述评估进行数据及效果分析；以及

基于所述分析的结果改善对所述支用指标的均值与方差的预估或改善对所述资源约束和所述目标参数的设置。

7.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，进一步包括：

设定数据不确定性度量，并且

所述鲁棒对等转换基于所述数据不确定性度量，其中

当所述数据不确定性度量增大时，所述确定性优化模型的鲁棒性增加。

8.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，进一步包括：

当所述优化模型的目标包含不确定性时，将所述优化模型中所述目标的不确定性转换成约束的不确定性。

9.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，其中，所述资源是可变的，并且所述资源的分配可以按单位时间来进行。

10.如权利要求1所述的鲁棒优化方法，其中，所述资源约束包括资源风险约束，并且所述目标参数包括以下至少一者：资源余量完成度目标、支用不良率上限、新增支用不良率约束上限。

11.一种资源分配决策的鲁棒优化设备，包括：

存储器；以及

处理器，所述处理器耦合到所述存储器并被配置成：

确定多个资源消费者对资源的支用指标，其中所述支用指标包含不确定性；

预估所述支用指标的均值与方差；

设置所述资源的资源约束和对所述资源进行分配的目标参数；

基于所述支用指标、所述资源约束和目标参数，使用鲁棒优化来建立优化模型；

使用所述支用指标的均值与方差，对所建立的优化模型进行鲁棒对等转换以将所述优化问题转换为确定性优化模型；以及

对所述确定性优化模型进行求解以决定所述资源向所述多个资源消费者的分配决策。

12.一种资源分配决策的鲁棒优化装置，包括：

用于确定多个资源消费者对资源的支用指标的模块，其中所述支用指标包含不确定性；

用于预估所述支用指标的均值与方差的模块；

用于设置所述资源的资源约束和对所述资源进行分配的目标参数的模块；

用于基于所述支用指标、所述资源约束和目标参数，使用鲁棒优化来建立优化模型的模块；

用于使用所述支用指标的均值与方差，对所建立的优化模型进行鲁棒对等转换以将所述优化问题转换为确定性优化模型的模块；以及

用于对所述确定性优化模型进行求解以决定所述资源向所述多个资源消费者的分配决策的模块。