[发明专利]用于执行基于模型的多目标资产优化和决策的方法和系统

摘要

提供了一种执行基于模型的多目标资产优化和决策的方法和系统。该方法包括为资产建立至少两个预测模型。所述建立包括将操作历史数据分类为下列至少一类：可控变量(502)，不可控变量(506)，输出目标(504)，和约束条件(504)。建立还包括选择至少两个输出目标或约束条件(504)，并且识别适合于得到所述至少两个输出目标或约束条件(504)的至少一个可控(502)或不可控变量(506)。该方法还包括验证每个预测模型(104)，并利用预测模型(104)来执行多目标优化。多目标优化包括规定搜索约束条件(504)，并应用多目标优化算法(106)。该方法还包括生成柏拉图效率边界，并选择一个柏拉图最优输入－输出向量。

主权项

1.一种利用预测建模来执行多目标资产优化和决策的方法，包括：为资产建立至少两个预测模型(104)，包括：将操作历史数据分类(102)为下列至少一类：可控变量(502)；不可控变量(506)；输出目标(504)；和约束条件(504)；选择至少两个输出目标或约束条件(504)；并且识别适合于得到所述至少两个输出目标或约束条件(504)的至少一个可控(502)或不可控变量(506)；将至少一个可控(502)或不可控变量(506)输入到所述至少两个预测模型(104)的每一个；验证每个预测模型(104)；如果验证的结果指示信用级别高于规定的阈值，那么将输入的实况数据流应用于所述预测模型(104)；如果验证的结果指示信用级别处于或低于规定的阈值，那么选择至少一个备选的可控(502)或不可控变量(506)，以供输入到预测模型(104)；利用预测模型(104)来执行多目标优化，包括：规定搜索约束条件，包括：每个输入变量的上界和下界(502，506)；表示用于实现最优输出目标(504)和约束条件(504)的值的范围的宽容度；应用多目标优化算法(106)；生成柏拉图效率边界，该柏拉图效率边界包括最优输入-输出向量；并且选择一个柏拉图最优输入-输出向量。