JPH076186A - 資源アロケーティングシステムおよび方法 - Google Patents

資源アロケーティングシステムおよび方法

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JPH076186A
JPH076186A JP31870993A JP31870993A JPH076186A JP H076186 A JPH076186 A JP H076186A JP 31870993 A JP31870993 A JP 31870993A JP 31870993 A JP31870993 A JP 31870993A JP H076186 A JPH076186 A JP H076186A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 資源のアロケーションとスケジューリング用
のシステムを提供。 【構成】 入力パラメータ集合を受ける第１機構と、該
パラメータに従いデータ処理を行う第２機構(106) を有
し、この第２機構は、アセットスケジュールの集合を発
生する第３機構(114) と、該スケジュールの組合せの１
セットを供給する第４機構(122) と、アロケーションス
ケジュールの１セットを供給し評価する第５機構(126)
を含み、該アロケーションスケジュールの該セットに従
い資源をアロケートする第６機構(110) に出力する資源
アロケートシステムであり、例えば、入力データをフォ
ーマットし、切替え操作により該データを第２機構(10
6) に入力しスケジュールの発生、格納、評価および優
先付け処理を行う。削減されたスケジュールの組合せセ
ットは、数回の繰返し後にランダムなセットとして供給
するため再生される。選択されたスケジュールとその効
果度レートは表示される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、リソース、すなわち資
源のアロケーティングおよびスケジューリングのための
システムおよびその手法に関する。詳しくは、本発明
は、資源を時間的( 時系列的) にアロケーティングすな
わち割当および、スケジューリングするための方法およ
び装置に関する。（例えば、軍用アプリケーション）本
発明について、ここではある実施例を記述し開示しては
いるが、本発明はその内容には限定されない。当業者
は、本発明の極めて有益であるこの開示内容に基づき、
本実施例の要旨の範囲内で更なる変形実施や応用実施も
可能である。
【０００２】
【従来の技術】資源の最適なアロケーティングおよびス
ケジューリングを行うことは容易ではないが、商業上，
工業上および、軍用アプリケーション等における試みは
大規模に行われている。従来の資源アロケーション手法
は、最適なアロケーション・スケジュールにおいて、す
べての可能な組合せを検査するためにスーパーコンピュ
ーターを用いて大がかりなサーチを行っている。この技
術では、集中的な計算をしても１つの実行プランの完了
する所要時間が約１ケ月を要する。よって、このような
スーパーコンピューターを利用した資源管理の従来の方
法は、時間的な状況において限界である。
【０００３】資源管理の他の方法は、コマンドと、コミ
ュニケーションズおよび、インテリジェント( Ｃ３Ｉ)
ワークステーションのそれぞれを使用するものである。
このＣ３Ｉワークステーションは、戦場の近辺での分析
またはバリデーション( 妥当性処理) をすることなく、
Ｃ３Ｉプランナーに資源のアロケーションおよびスケジ
ューリングを行わせる。リモートＣ３Ｉワークステーシ
ョンとは、従来のスーパーコンピュータより劣る計算能
力を有したポータブルユニットである。残念ながら、一
般的にこのリモートＣ３Ｉワークステーションを有する
コンピュータは、ある実行プランを完成するために必要
となる十分な計算能力を有していない。
【０００４】そこで、従来より当分野では、処理時間に
おいても満足できるような、時系列的に資源のアロケー
ティングおよびスケジューリングを行うシステムが必要
とされていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、上述
の不具合を解決し所望の性能を有する資源アロケーショ
ンシステムを提供することにある。
【０００６】この分野におけるニーズ( 必要性) は、ま
さにここに開示する本発明の資源アロケーションシステ
ムにより満たされ得る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は主に、ある資源
の割当のためのシステムとその方法に関するものであ
り、その構成は次の如くである。すなわち、入力パラメ
ータの集合を受け取る第１メカニズム( 例えば、データ
プロセッサ) と、そのパラメータに従いデータ処理を行
う第２メカニズム( 例えば、ユーザーインタフェース)
を有し、この第２メカニズムは、アセットスケジュール
の集合を発生する第３メカニズム( 例えば、乱数発生器
手段) と、そのアセットスケジュールの組合せの１つの
セットを供給する第４メカニズム( 例えば、再生処理手
段) と、アセット・アロケーションスケジュールの１つ
のセットを供給し評価する第５メカニズム( 例えば、評
価処理手段) と、そのアセット・アロケーションスケジ
ュールのそのセットに従って資源をアロケートする第６
メカニズム( 例えば、出力データテンプレート) とを含
む資源アロケーションシステムである。
【０００８】また、本システムの好適実施例では次の手
順で動作する。すなわち、入力データを受け所定のフォ
ーマットにし、スイッチの操作によりそのフォーマット
データを第１メカニズムに入力し、アセットスケジュー
ルの発生、格納、評価および優先付け処理を行う。削減
されたアセットスケジュールの組合せのセットは、フィ
ードバックループの何回かの繰返しの後に、アセットス
ケジュールのランダムなセットを供給するために再生さ
れる。一方、選択されたアセットスケジュールおよびそ
の効果度レートはディスプレイ上に表示される。
【０００９】
【実施例】図１には、本発明に関する資源のアロケーテ
ィングすなわち割当処理のためのシステム100 の基本構
成が示されている。
【００１０】ユーザインターフェース１０２は、例えば
オペレータから本システム１００への複数入力パラメー
タを受け取るために採用されている。このユーザインタ
ーフェース１０２は、例えばキーボードのような何等か
のデータ入力デバイスであってもよい。それら入力パラ
メータは、資源、プライオリティ( 優先度) および、抑
圧・抑制(constraints) 等の各種のデータを含み、この
システム１００を利用する対象の問題のために用意され
ている。それら入力パラメータは、例えばタイピング入
力( 打鍵) によってエンターされる複数の入力テンプレ
ート１０４が図１に示されている。これらの入力データ
テンプレート１０４の機能は、それらの入力パラメータ
を正しいフォーマットでデータプロセッサ１０６にロー
ドするためのものである。このデータプロセッサ１０６
はこの入力パラメータのデータを、複数の使用可能な資
源またはアセット( 資産・資材:assets)のためのある１
つの推定(optium)スケジュールを決定するために用い
る。
【００１１】その入力データテンプレート１０４と、そ
のデータプロセッサ１０６との間に配置されているもの
としては、図１に示されるような１つのアクティベーシ
ョンスイッチ１０８である。このアクティベーションス
イッチ１０８の機能は、データプロセッサ１０６へのデ
ータのアクセスを許容するためのスイッチである。よっ
て、このアクティベーションスイッチ１０８が操作され
る時には、適宜にフォーマットされた入力パラメータを
表わすその入力データが、このデータプロセッサ１０６
に送られる。このデータプロセッサ１０６は次に、入力
データテンプレート１０４から提供された入力データ上
において作動( オペレート) する。一般に、このデータ
プロセッサ１０６は、アセットスケジュールを発生し、
評価し、そしてその優先順を決める。その後、アセット
スケジュールの削減されたセットは、そのデータプロセ
ッサ１０６の回路内に数回の繰返しを行った後に、１つ
のランダムなセットを供給するための再生成用に選択さ
れる。
【００１２】要求された複数のタスク( 割当任務) およ
び、その効果の度合い( 効果度の程度; レーティング)
に対してのアロケーションのために、使用可能なアセッ
トまたは資源 (例えば、動員できる兵力等) のため選択
されたスケジュールが、データプロセッサ１０６によっ
て複数の出力データテンプレート１１０に供給される。
これら出力データテンプレート１１０は、このアセット
に関するアロケーションスケジュールおよび、ディスプ
レイモニタ１１２のようなマン・マシンインタフェース
にエントリーするその効果度をフォーマットする。この
アセットのアロケーションスケジュールは、所定のメモ
リ( 不図示) にも格納でき、そのデータプロセッサ１０
６の制御は次にはそのユーザインターフェース１０２に
復帰される。その後、異なる入力データテンプレート１
０４は、アクティベーションスイッチ１０８の制御のも
とで入力データをデータプロセッサ１０６に送るために
利用される。
【００１３】ここで留意する事項は、この図１に示され
る要素の幾つかが、コンピュータソフトウエアによって
も実施され得ることである。特に、入力データテンプレ
ート１０４および、出力データテンプレート１１０は、
ソフトウエア制御され得る。この入力データテンプレー
ト１０４と出力データテンプレート１１０はそれぞれ、
当技術分野においてコマーシャル・スプレッドシート・
テンプレートとして知られている。データはユーザイン
タフェース１０２（例えば、キーボード）を経由して直
接このスプレッドシート・テンプレート１０４にタイプ
入力される。データが一度このスプレッドシート・テン
プレート１０４に入力されると、アクティベーションス
イッチ１０８が操作される。このアクティベーションス
イッチ１０８は、例えば、ディスプレイモニタ１１２の
スクリーン上に表示されるソフトウエアボタンであって
もよい。これらアクティベーションスイッチまたはソフ
トウエアボタン１０８は、ディスプレイモニタ１１２に
付属するマウス( 不図示) によってトリガリングされ得
る。
【００１４】本システム１００の処理機能に関わる方法
は、データプロセッサ１０６における、いわゆる「ジェ
ネティック( 発生) アルゴリズム」の利用により実行さ
れる。このデータプロセッサ１０６はこのジェネティッ
ク・アルゴリズムを用い、アセットスケジュールを発生
し、評価し、そしてそれらの優先順を決める。このジェ
ネティック・アルゴリズムは、アセットアロケーション
・スケジュールのセットのためのサーチをレベレージ(l
everage:てこ入れ作用) するための候補解答または解法
(candidate solutions) の中でビット・スワップを用い
るサーチ手法および、オプティマイゼーション( 最適
化) 技術である。このビット・スワッピングは、新たな
解答を形成するための候補解答の合成する方法として定
義されている。この方法発明の使用は、すべての可能な
解を徹底的にサーチするのではなく、その代りにいわゆ
る、レベレージド・サーチ(leveraged search)を用いる
ことを必要とする。この種のサーチにおいては、生じた
ある問題に関する入力パラメータが、ユーザインタフェ
ースを経由してその入力データテンプレート１０４にエ
ンターされる。この入力パラメータのシステム１００へ
のエントリーは、そのデータプロセッサ１０６が、それ
ぞれすべての可能なアセット・スケジュールの検査を回
避することを許容する。それにより、計算およびサーチ
に要する時間が減縮される。
【００１５】削減されたアセット・スケジュールのセッ
トはその後、再生のために選択される。その削減された
セットの再生は、使用可能な資源を求められている複数
のタスクにアロケートするため、スケジュール選択のた
めのアセットスケジュール組合せのランダムなセットを
形成する。
【００１６】アクティブスイッチ１０８の操作は、その
ジェネティック・アルゴリズム用のコードをアクセスす
る。この動作はまず、データプロセッサ１０６の制御を
スプレッドシート・テンプレート１０４からジェネティ
ック・アルゴリズムへ渡す( すなわち変換処理する) こ
とから始まる。このジェネティック・アルゴリズムがそ
の入力パラメータにより示された解答の数を評価処理し
た以後は、その結果は出力データテンプレート１１０に
転送される。オペレータは次にディスプレイモニタを介
してその評価結果をアクセスできる。
【００１７】このジェネティック・アルゴリズムは、ア
セットアロケーション・スケジュールの適切なる組合せ
のために、ユーザインタフェース１０２（例えば、キー
ボード）から入力データテンプレート１０４にエンター
された入力データを使用する。このアセットアロケーシ
ョン・スケジュールの組合せは、生じた問題および、テ
ンプレート１０４にエンターされた入力パラメータによ
って定義された問題に対する１つの解答である。入力パ
ラメータの例としては、ミッション・プロファイルすな
わち任務内容と、効果マトリクスと、アセットアロケー
ションと、ジェネティックパラメータとをそれぞれ含ん
でいる。このジェネティックパラメータは、クロスオー
バーおよびミューテーション( 変化, 変形:mutation)の
確率と，ジェネレーションの数または番号と，ポピュレ
ーション・サイズ( すなわち、集団個体数の規模) およ
び、アセットアロケーション・スケジュールの組合せ用
のサーチの１つのランダムシード( 乱数種) を備えてい
る。さらには、発生した問題の目的物もそのジェネティ
ック・アルゴリズムに供給される。本発明のある実施例
における主な目的は、例えば、軍用資材(military mate
riel) を、最も効果的に複数の軍事的任務、すなわち、
タスクに割り当てることである。テンプレート１０４か
らの入力データは、図２に示されたようにデータプロセ
ッサ１０６にエンターされる。この入力データは、この
データプロセッサ１０６のを内部に在る乱数発生器１１
４に供給される。ジェネティック・アルゴリズムは、こ
の乱数発生器１１４の中で乱数の種( いわゆる、シー
ド) 入力データを使い、また、解答の集団個体数( いわ
ゆる、ポピュレーション) または、インデックス・スト
リング( すなわち、索引の糸) として表わされたアセッ
トスケジュールの組合せのセットを生成する。アセット
スケジュールは、時間的にオーバーラップしないアセッ
ト・アサイメントの１つのセットとして定義される。各
インデックスは、そのジェネティック・アルゴリズムを
許容するための１つのメカニズムとして採用され、複数
の解答スケジュールをよく操作処理するために使われ
る。更に、各インデックスは、適宜な１アセットのため
に最大限のスケジュール・セットの１つを参照する。最
大限なアセットスケジュールは、時間的オーバーラップ
を生ぜずに加えられ得るものでないものに対してアサイ
メントの１セットとして定義される。このポピュレーシ
ョンのサイズまたはアセットスケジュールは、入力パラ
メータから決定される。その複数のアセットスケジュー
ルは次に、図２に示されたようなデータベース・ストレ
ージメモリ１１６中に格納される。
【００１８】初期的な評価を行う初期評価プロセッサ１
１８は、入力パラメータの効果的マトリクスを使い、そ
の解答の集団個体数におけるアセットスケジュールの組
合せの評価を行う。アセットスケジュールの組合せのそ
れぞれは、１つの解答になるようなセットにフィット性
( すなわち、適性) を決定するために初期評価される。
アセットスケジュールの各組合せは、入力パラメータと
共にエンターされた問題の目的物に対し評価が行われ
る。そのアセットスケジュールの組合せは、インデック
スの１つのストリングにより表されている。このストリ
ングのインデックスのそれぞれは、データベース・スト
レージメモリ１１６内のアセットのための最大スケジュ
ールのセットから独立した１つのアセットスケジュール
をリトリーブ( 回復・訂正:retrieve)するための１つの
ポインタとして利用される。評価結果を基礎とし、この
アセットスケジュールの組合せは、問題の目的物を満足
する可能程度に基づいて「ランク付け」および、「優先
順位付け( プライオリタイズ) 」がなされる。なお、こ
の問題の目的物をより良く満足する組合せまたは解答ほ
ど、高いランク付けがなされる。また、初期的評価する
プロセッサ１１８から送られた出力信号は、複数の優先
付けされたインデックスのストリングスである。
【００１９】その優先順が付けられた複数インデックス
・ストリングのインデックスは次に、図２に示されるよ
うに、この初期的評価プロセッサ１１８から確率( プロ
バビリティ) の割当・選択プロセッサ１２０に送られ
る。インデックス・ストリングまたはその優先度( すな
わち、プライオリティ) を基礎として、アセットスケジ
ュールまたはインデックス・ストリングのそれぞれの組
合せのための選択確率( 選択可能性) が決定される。最
も高い優先度であるアセットスケジュールは、最高の選
択確率にアサインされる。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、分類削減されたアセットスケジュールの組合
せの１セットまたは、アサインされた選択確率を用いる
インデックス・ストリングスを選択する。この優先づけ
されたインデックス・ストリングスのトップ( すなわ
ち、最高) のパーセンテージのもの１つだけがアセット
スケジュールの組合せの将来的なポピュレーションに代
表されるように選択される。一例として、仮に優先付け
されたインデックス・ストリングスのトータル数が百個
ほど存在した場合には、上位( トップ) から２５個のス
トリングスが選択され得る。それら２５個の選ばれたイ
ンデックス・ストリングスは、上位２５個のアセットス
ケジュールの組合せまたは、問題の解答を表わす。その
選ばれたインデックス・ストリングスは次に、図２に示
す再生プロセッサ１２２に送られる。
【００２０】この再生プロセッサ１２２は、その選ばれ
たインデックス・ストリングスを複製( いわゆる、レプ
リケート:replicate) して、選択可能なインデックス・
ストリングスの数を増加させる。これは、クロスオーバ
およびミュテーションとして知られる操作において達成
される。このクロスオーバ操作は、アセットスケジュー
ル組合せのペアとなるインデックス・ストリングスをラ
ンダムに選択することより成る。それらのペアの各々は
次に、ランダムに選択された４つの部分的なインデック
ス・ストリングスを創設( いわゆる、クリエート) する
ランダムに選ばれたスライスポイントで等分(bisected)
される。その４つの部分的インデックス・ストリングス
は次に、２つの新たなインデックス・ストリングスの形
式か、または、アセットスケジュール組合せに変換され
る。ここで留意する事項は、アセットスケジュール組合
せペアのオリジナルなインデックス・ストリングスは失
われてしまうことである。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、入力パラメータに含まれるクロスオーバーの
確率に基づくアセットスケジュールのベストな組合せの
セット上において、クロスオーバー・オペレーションを
行う。インデックス・ストリングスの数が今ここで、確
率の割当選択プロセッサ１２０にエンターする優先化さ
れたインデックス・ストリングスの数に等しい。更に留
意すべき事項は、１つのインデクス・ストリングが、ク
ロスオーバーオペレーション中に、それ自体とペアにな
っている場合には、アセットスケジュールで高い優先度
の組合せは、次に発生されるアセットスケジュールまた
は解答の組合せの中に繁殖普及(propagate) される。
【００２１】新しい２つのインデクス・ストリングがク
ロスオーバ中にトランスクライブ( すなわち、転写:tra
nscribed) され、またトランスクリプション( 転写) エ
ラープロセスが、各ストリングインデックスにおけるイ
ンデックスに適用される。このプロセスにおいて、ミュ
テーション確率パラメータは、そのインデックスがアル
タード( すなわち、変更:altered) されるか否かを確定
する。もしも、そのインデックスがアルタードされれ
ば、１つの新しいスケジュールが対応するアセットのた
めの最大アセット・スケジュールから選ばれる。これ
は、ミューテーションの定義に従って行われ、このミュ
テーションはそのミュテーションの確率に基づいて行う
インデックスのランダムなスワッピング・オペレーショ
ン( 操作)である。更に、新しいスケジュールは、ある
適当なインデックス・ストリングにおけるオリジナルの
インデックスのために、取り替え(substituted) られ
る。これらの行程手続き、すなわちステップは、図２に
示すようなストレージメモリ１１６と再生プロセッサ１
２２との接続によって達成される。
【００２２】このクロスオーバおよびミューテーション
操作の完了によって、その再生プロセッサ１２２は、ア
セット・スケジュールの組合せの１つの新しい発生を定
義および規定する。このジェネティック・アルゴリズム
は、評価動作、優先付け、およびストリングインデック
スの選択を続行し、そして、クロスオーバおよび、ある
インタレーション(:interation) のためのミューテーシ
ョンを経て、ストリング・インデックスの再生を行う。
各インタレーションは、ストリングインデックスまた
は、アセットスケジュールの組合せの新しい発生を定義
し、そのジェネレーションの数は、オペレータによりエ
ンターされた入力パラメータとして規定される。これ
は、図２に示すようにフィードバックループ１２４を経
て達成される。
【００２３】このフィードバックループ１２４は、初期
評価プロセッサ１１８と、確率の割当選択プロセッサ１
２０および，再生プロセッサ１２２を含んでいる。スト
リング・インデックスの新しいジェネレーションは、再
生プロセッサ１２２から初期評価プロセッサ１１８にフ
ィードバックされ、そして、インタレーションの特別な
数または番号のためにループ１２４を通じ送られる。ア
セットスケジュールの組合せセット、すなわち、最も近
いジェネレーションのインデックス・ストリングのセッ
トにより代表されるものが、図２に示すように最終評価
プロセッサ１２６に送られる。
【００２４】この最終評価プロセッサ１２６は、再生プ
ロセッサ１２２から、選択されたアセットスケジュール
のインデックス・ストリングのセットを受け取る。この
最終評価プロセッサ１２６は、選択されたアセットスケ
ジュールの組合せのセットのフィットネス( すなわち、
適性) をその解答として提供する。初期評価プロセッサ
１１８と共に、最終評価プロセッサ１２６は、選択され
たアセットスケジュールの組合せのセットの適性を評価
するためにその問題の目的物を利用する。その選択され
たアセットスケジュールの組合せは、例えば、高いプラ
イオリティの各々のアセットスケジュールともなり得
る。本発明として記載の実施例における主要な問題とな
る目的物は、例えば軍用資材であり、このような資源の
効果的アロケーションが問題である。その選択されたア
セットスケジュールの組合せは、これら特殊な問題に適
合するに妥当な１０個のアセットスケジュールを含んで
いてもよい。もしその最高位のプライオリティのアセッ
トスケジュールがＣ3 Ｉプランナーに適しないものであ
れば、複数の高プライオリティのアセットスケジュール
が１つの解として確実なものとなる。つまり、その解答
を保証する。それら選択されたアセットスケジュールの
組合せと、それらの効果度(effectiveness)レートは、
出力データテンプレート１１０に送られ、そして図１に
示されるようなディスプレイモニタ１１２に表示され
る。その後、選択されたアセットスケジュールの組合せ
は資源のアロケーションのために利用される。
【００２５】図３には、資源のアロケーティングのため
のシステムの動作行程を各ステップで表すフローチャー
トが示されている。まず初期的に入力パラメータが、ス
テップ１３０に示すように、ユーザ・インタフェース１
０２にエンターされる。この入力パラメータまたはデー
タは、ステップ１３１に示すように、入力スプレッドシ
ート・テンプレート１０４にロードされる。その後、ス
テップ１３２に示すように、アクティベートスイッチ１
０８が、入力スプレッドシート・テンプレート１０４に
ロードされたこのデータを、データプロセッサ１０６に
送るために操作される。次に、インデックス・ストリン
グで表されるアセットスケジュールまたは解答が、ステ
ップ１３３に示すように生成され、ステップ１３４に示
すように、アセットのための最高スケジュールのメモリ
１１６中に格納される。その後、アセットスケジュール
の組合せのポピュレーションは、そのインデックス・ス
トリングスを経由し、ステップ１３５に示すように、初
期評価プロセッサ１１８における当該問題の目的物にミ
ートするための効果度の評価処理が行われる。
【００２６】次に、ストリングス・インデックスに対す
る確率の割当選択プロセッサ１２０により選択確率の割
当て処理が、ステップ１３６に示されるように行われ
る。また、ステップ１３７には、この選択確率の割当て
に基づく、アセットスケジュールの組合せの内の削減さ
れたセットの選択処理が示されている。再生プロセッサ
１２２中でクロスオーバする確率に基づき、解答のクロ
スオーバするペアが、ステップ１３８に示すように選択
される。次に、インデックスの新しいストリングが、ス
テップ１３９に示すように、ミュテーションの確率に基
づきトランスクライブ( 例えば、複写:transcraibed)さ
れる。その後、複数の各ステップ１３５，１３６，１３
７，１３８，１３９が、インタレーションの所定数だけ
繰り返され、アセットスケジュールの削減された組合せ
を表わすランダムなインデックス・ストリングのジェネ
レーションが行われる。選択されたアセットスケジュー
ルの組合せまたは最終解答の各々の効果度は、ステップ
１４０に示すように、最終評価プロセッサ１２６で決定
される。このアセットスケジュールの組合せまたは最終
解答は、次のステップ１４１に示すように、出力スプレ
ッドシート・テンプレート１１０に転送される。最後
に、その選択されたアセットスケジュールの組合せまた
は最終解答は、ステップ１４２に示すように、モニタ１
１２上に表示される。
【００２７】図３に開示された本発明の方法は、データ
プロセッサ１０６において実施される。この方法の使用
では、プランナーがオプティマイズ( すなわち、最適
化)問題の指令を極端に行うことを制限している。この
一例は、資材のような軍用資源の割当であり、その処理
には、過去に同様な目的のために使われたスーパーコン
ピュータが行うよりは計算能力的に劣るディスクトップ
・コンピュータが用いられる。本発明として出願する本
システム１００は、そのコマンドと、コントロールと、
通信およびインテリジェンス（Ｃ３Ｉ）ワークステーシ
ョンを有する。このＣ３Ｉワークステーションとは、軍
事戦略上の開発および計画に日々に使われているデータ
処理システムである。このＣ3 Ｉワークステーション
は、戦場からの資源、人員、口頭指令、および情報デー
タに関わる複数のパラメータを受け取る。このＣ３Ｉワ
ークステーションにおける本発明の実施例は、その追加
された解析能力および、現実的問題に対する容認できる
解答に到達するため、繰り返される状況下においてこの
Ｃ３Ｉプランナーがその戦場で資源割当のために当シス
テムを使用できるようにすることである。
【００２８】このシステム１００の資源割当の応用例を
次に述べる。あるロケーションおよび能力をもつ脅迫(
脅威:threat)が検知されたと仮定する。この脅威は例え
ば、地対空ミサイル( ＳＡＭ) サイトおよび、空輸され
た阻止力物を含んでもよい。他に、ホスティル( 敵対:h
ostile) アセット等が、空からの任務、すなわちエア・
ミッションの仰撃目標( すなわち、標的またはターゲッ
ト) として含まれてもよい。ある特定のタスクを達成す
るために設計された、この対仰撃のエア・ミッションの
セットも可能である。各々のミッションには、所定の武
器のローディングと、各脅威に対する武器のアロットメ
ント( 配分:allotment) および，所定の例えば、期待さ
れた交戦時間などがある。脅威に対する武器の壊滅(kil
l)の可能性、すなわち、確率も当然として与えられてい
る。
【００２９】コマンド( 指令) ，コントロール( 制御)
および、コミュニケーション( 通信) の障害資源、すな
わちカウンタメジャーＣ３ＣＭ（例えば、ジャマー）
が、その任務を支援するために割り当てられる。その資
源には、通信ジャマーおよび、航空機に離れたレーダー
・ジャマー等が含まれ得る。通信ジャマー航空機は、事
前に割り当てられたジャマーの１セットである。レーダ
ー・ジャマー航空機により搬送されるジャマーの幾つか
は、問題解決においても計上される。ある特定の脅威お
よび、任務目的に対する資源の能力における確率は、推
定確率( プロバビリティ) の分野において確定されてい
る。任務における航空機に対しての各々の脅威のタイプ
別の抹殺される推定確率も供給される。また、それぞれ
の脅威のタイプ別に対しての単一ジャマーにより達成さ
れ得るその脅威の衰退についてのデータもやはり与えら
れる。資源の割当用システム１００は、レーダーの割当
ておよび、任務の効果を最大にする時間の脅威に対する
通信ジャマーを決定するために適用される。
【００３０】それぞれの任務は、特定の任務目的を達成
するために敵陣地内に境界を越えて遂行される。例え
ば、航空基地の滑走路を破壊するとか、または、敵の空
軍防衛力の壊滅（例えば、ＳＡＭサイトの破壊）等であ
る。その任務は、制空阻止用武器( インタセプター) お
よび、数種の異なるタイプのＳＡＭサイトを残存させ、
その任務を成功させるが、その後には友好的な基地に返
還させることにある。いわゆるこのカウンターメジャー
は、レーダーに対し複数個のノイズ・ジャマーから構成
されている。また、このジャマーは通信システムに対し
ても適用され、攻撃の警告および航空機トラック( 軌
道) が武装火器システムにリレーされることから防ぐ。
ジャマーはスタンドオフ・ジャマー・プラットフォーム
により運搬される。ただし、ジャミング( 妨害発信動
作) は特定な脅威に対して有効であるだけで、他の近く
の脅威に対しては有効なものではない。スタンドオフ・
ジャマー・プラットフォームのそれぞれは、１つのステ
ーションが割り当てられ、与えられたその局からは、プ
ラットフォーム上のジャマーが脅威のサブセットに到達
することができる。
【００３１】スタンドオフ・ジャマー・プラットフォー
ムは、ある脅威を与えているレーダーや通信リンクの位
置決め( ロケート) ができると共に、それを特定するこ
とが可能であると推察される。１つのスタンドオフ・ジ
ャマーは、脅威の全体のクラスに対するブロードバンド
にわたってジャミングするよりも、ある特定なレーダー
またはリンクをジャミングすることが必要される。これ
には、コレレート・信号ロケーションや、周波数およ
び、知られている脅威の位置を伴うモジュレーション処
理を必要とする。脅威に対してより効果的であるために
は、ジャマーは任務がその脅威に遭遇する間に、１つの
タイムウインドウを経過するジャム( 妨害発信) を行わ
なければならない。このタイムウインドウの長さは、こ
の留意すべき不確実な遭遇時間を予想として約１０秒で
あると推測する。脅威に対するいわゆるジャマー・デグ
ラデーション( 減退、減衰) ファクタのテーブルは、オ
フライン・ツールによって与えられると推測される。こ
のデグラデーション・ファクタは、常識の域内でおよそ
任意に選ばれるものである。
【００３２】特定なある脅威に同時に遭遇する多重ジャ
マーは、効果度において減衰低下したリターン( 反射
波) を表示するであろう。例えば、タイプ「ａ」,
「ｂ」,「ｃ」のジャマーは、効果度の確率をもつタイ
プ「ｊ」の単一脅威をジャムすることが割り当てられ
る。
【００３３】 Ｐｅaj ≧ Ｐｅbj ≧ Ｐｅcj [1] そして、脅威の効果度は、次のファクタによって多重化
される。
【００３４】 （１−Ｐｅaj）（１−Ｐｅbj／２）（１−Ｐｅcj／３） [2] 脅威の数および、それぞれの交戦で残存した航空機は、
配給可能な確率というよりも期待される量として表現さ
れる。この期待される量は次の交戦の結果を予測するの
に使われる。この単純化は、その目的とする機能の決定
を極めて容易にすると共に、そのアルゴリズム開発のこ
の初期段階のためには適当なものである。目的物の厳密
なる機能はその後に開発されるであろう。また更に、例
えば、赤色と青色の航空機の交戦においては、青色の航
空機のほうがその第１すなわち最初の交戦の機会を有し
ている。ＳＡＭサイトまたはレジメント( 編成) と青色
の航空機との間の交戦においては、このＳＡＭサイトの
ほうが第１の交戦の機会を有している。
【００３５】ユーザインターフェース１０２への入力パ
ラメータは、そのシナリオを規定する。これら入力パラ
メータは次の要素を含んでいる。すなわち、任務( ミッ
ション) ，その任務の大きさ( ミッションサイズ) ，任
務の武器( ウエポン) および、各脅威に対して割り当て
られた武器の数。脅威の数と青色の航空機に対するそれ
らの効果度(effectiveness) ； 兵器とコマンドの効
果、その脅威に対する制御および、通信( コミュニケー
ション) 対策( Ｃ３ＣＭ) 資源； そして、スタンドオ
フ・レーダーまたは、通信ジャマーのそれぞれによって
作用する任務のセット。
【００３６】次のデータ配列は、任務「ｓ」のための入
力であり、任務「ｉ」のためのデータは、次式イベント
Ｅi の続きとして入力される。
【００３７】 Ｅi ＝（ｔi ，Ｒi ，Ｗi ，Ｎ1 ） [3] 但し、ｔi は、航空機および脅威が発火に転ずる時間か
その飛行機が標的に武器で攻撃する時間を意味し、 Ｒ
i は、遭遇する脅威または標的のタイプおよび識別名で
あり、 Ｗi は、その脅威または標的に対し用いられる
武器であり、Ｎi は、その脅威または標的に対し用いら
れる武器の数をそれぞれ意味する。
【００３８】これら脅威または標的「Ｒ」のそれぞれの
ためには、次の入力パラメータがユーザインタフェース
１０２にエンターされる。すなわち、ＮR は、脅威また
は標的要素（例えば、ＳＡＭサイトまたは、単一な脅威
と共に在る制空権阻止手段）の数を表し、ＴR は、脅威
または標的（例えば、編成、砲台または航空機のフライ
ト）のタイプおよび識別名である。Ｃ３ＣＭ資源の各々
のジャマープラットフォーム「Ｊ」は、そのスタンドオ
フ・ジャマーによって支持される任務のセットである入
力ＬJ を必要とする。
【００３９】デグラデーション・マトリクス［Ｐｅij］
は、武器の効果と任務における脅威の効果を詳記してい
る。そのインデックス「ｉ」および「ｊ」はそれぞれ、
攻撃者( アタッカ) と攻撃されたエンティティを表わ
す。また、マトリクス・エントリＰｅij のそれぞれ
は、攻撃エンティティによりその被攻撃エンティティの
減退( すなわち、デグラレーション) である。もしある
任務が、タイプ「ｊ」のＳＡＭ編成に対する攻撃にタイ
プ「ｉ」の武器を使用すると、Ｐｅij は、ＳＡＭ編成
の１砲台に対し、壊滅(kill)の一撃による確率を意味す
る。仮に、タイプ５のＳＡＭ編成が、タイプ１の任務を
攻撃した場合には、Ｐｅ51が、単一の航空機に対するこ
のＳＡＭ編成の一撃による壊滅の確率を表している。な
お、全ての任務は同様なタイプのものであり、その全て
が同一の航空機から構成されているであろうと思われ
る。デグラレーション・マトリクス［Ｐｃkj］は、脅威
のタイプ「ｊ」においてＣ３ＣＭ資源タイプ「ｋ」の効
果を詳しく規定している。例えば、もし、タイプ３のジ
ャマーがタイプ６のＳＡＭ編成に対して採用され、Ｐｃ
36 ＝ ０. ２である場合、このＳＡＭ編成の効果度は
２０％減退される。例えば、２０％だけ効果、つまり兵
力が劣化する。
【００４０】資源スケジュールの蓄積(building block)
を保全するために、単一ジャマーの割当は互いにグルー
プ化される。最大のスケジュールは初期的に構築され
る。（但し、割当の無いものは、時間的な重複の無いよ
うに追加可能。）この試みは、アセットスケジュールま
たは解答の各試算において、ジャマーの各々が可能な限
りにフルに使用されることを確かなものにするという利
点を有している。提示結果はメモリ１１６に格納され、
最大スケジュールリストへの整数インデックスで表され
るスケジュールを伴う資源スケジュールの指令順番を含
んでいる。この提示結果は、次のように表される。
【００４１】 （Ｖ1 ，Ｖ2 ，Ｖ3 ，Ｖ4 ，・・・・，Ｖn ） [4] ここで、Ｖ1 は資源「ｉ」のためのスケジュール、脅威
または標的に対するジャマー「ｉ」の割当のタイムオー
ダー、すなわち、時系列上の順番である。資源のための
最大スケジュールのセットは、次のリカーシブ・アルゴ
リズムを使うと簡単に生成できる。［ａ］をジャマーの
割当てとして、この「ａ」に関する機能をそれぞれ次の
ように定義する。
【００４２】ｔ( ａ) ＝ ジャマーが割り当てられた脅
威または標的。
【００４３】ｍ( ａ) ＝ 割当によって支持される任
務。
【００４４】ｓ( ａ) ＝ 割当の開始時刻。
【００４５】ｅ( ａ) ＝ 割当の終了時刻。
【００４６】「Ａ」を、ジャマーの「ａ」割当が可能な
全てのセットとする。
【００４７】３つの処理の第１のものが初期化処理であ
る。「ａ」を、「Ａ」｛例えば、「ａ」を「Ａ」，ｓ(
ａ) ≧ｓ( ｃ) における全ての「ｃ」のために選択す
る。｝また、ｕ＝ｓ( ａ) とする。「Ｖ」は、空白スケ
ジュールとし、ブランチ( いわゆる、分岐または枝:Bra
nches)（ａ，ｕ，Ｖ）をクリエートする。３つの処理の
第２は、このブランチ（ａ，ｕ，Ｖ）をクリエートする
ことである。
【００４８】また、「Ｂ」を「Ａ」における全ての割当
の「ｂ」セットであるとすると、ｕ≦ｓ( ｂ) ＜ｅ(
ａ) および、ｓ( ｂ) ≧ｕ である。このセットは
「ａ」を含んでいる。また、セット「Ｂ」における割当
「ｂ」は、分岐（ｂ，Ｖ）を処理しリターンすなわち、
復帰する。さらに、割当「ｂ」を割当「Ｖ」にアペン
ド、すなわち付加することにより新スケジュールＶ’を
クリエートする。
【００４９】また、ｕ＝ｅ( ｂ) とし、ｓ(a) ≧ｕ
｛例えば、「ａ」を選び、ｓ( ａ) ≦ｓ( ｃ) における
全ての「ｃ」のために選択。｝のために「ａ」を
「Ａ」，ｓ(a) ≧ｕ における第１の割当とする。仮
に「ａ」が存在しない場合には、完了したスケジュール
「Ｖ’」をセーブ、すなわち、保存するが、それ以外は
ブランチ（ａ，ｕ，Ｖ’）をクリエートした後に復帰す
る基本的な等式は、タイプ「ｉ」の攻撃側とタイプ
「ｊ」の標的との間で行われる交戦において、期待され
る生存数を求めるために用いられる。その式は次のよう
なものである。すなわち、 Ｅij ＝ ｍj −（Ｐｅij）（ｂi ） [5] ここで、Ｐｅij は、タイプ「ｉ」の武器を用いる攻撃
側が、タイプ「ｊ」の標的に対して効果的である確率で
ある。ｍj は、タイプ「ｊ」の予測される標的数であ
り、ｂi は、攻撃に使われるタイプ「ｉ」の武器数であ
り、ｂi ≦ｍjの関係が成り立つ。攻撃側は、青色航空
機，赤色航空機または、赤ＳＡＭサイトのいずれでもよ
い。また、標的側も、青色航空機，赤色航空機，赤ＳＡ
Ｍサイト，または、他の赤色の標的のいずれでもよい。
武器数がｍj 以上で一度に登載される場合には、上記の
式は、登載武器の数量を数えるための十分な時間が繰り
返し与えられる。なお、その繰返しの都度において、ｍ
i は先の繰返しからの生存数Ｅij であり、最後の繰返
し以外は、ｂi ＝ｍi が成り立つ。
【００５０】確率Ｐｅijは、「赤色の攻撃側」対「青色
の標的側」および、「青色の攻撃側」対「赤色の標的
側」というテーブル形式で与えられる。「赤色の攻撃
側」対「青色の標的側」の効果度の確率は、次式に基づ
いて報復対抗( カウンタメジャー) 手段の効果度によっ
てモディファイ( 修正) される。
【００５１】 ここで、Ｋij は、タイプ「ｉ」の攻撃側の支持におけ
る脅威「ｊ」に対して適用される報復対抗手段の数であ
り、「ｋ」は、タイプ「ｉ」の攻撃側の支持における脅
威「ｊ」に対して適用される報復対抗手段のセットをイ
ンデックス(索引) している。この報復対抗手段のセッ
トは、次式のように順序づけられる。すなわち、 Ｐｃkj ≧ Ｐｃk+1,j [7] ここでは、k = 1 から Kij - 1 のＰｃkjは、タイプ
「ｋ」の報復対抗手段がタイプ「j 」の標的に対して有
効であることの確率である。
【００５２】本システムが資源１００の割当( アロケー
ション) を行う目的は、プライオタイズ( 優先化) され
た青色の攻撃側の空からの遂行任務( ミッション) が与
えられたセットの各々の達成の確率を最大化することに
ある。更に高い優先度を有する任務は、効果度確率が
０. ９で達成されるまで、高い優先度の任務がより低い
優先度の任務に比べて優先的に資源を受け取る。すべて
の任務を通じての青色の航空機の失われた率は、使用さ
れた全航空機数の２％を超過しない。与えられた資源割
当のための目的物の量は、タイムステップによるシュミ
レーションモデルによって推定される。各任務における
期待される航空機数および、残存する脅威の予測される
量は、年代時間順(chronologiical)にアップデート( 更
新) されなければならない。その理由は、交戦の結果が
その交戦に参加した攻撃側および標的側の数によって決
まる故である。その任務遂行における脅威に対する報復
手段の割当目的物数を決定するためには、その任務の目
的物に対する残存している脅威の数量を評価する必要が
ある。各任務の任務達成率は、各任務で標的とされた脅
威の数によって割り算される壊滅された脅威の推定数か
ら求められる。航空機の残存率もまた、各任務で使用さ
れた航空機数によって割り算される各任務において生還
した航空機数から決まる。シュミレーションは、それら
のイベント(出来事) を１分単位の精度で年代時間順に
処理を行う。このシュミレーションは、すべての任務ま
たは脅威に関する状況( ステータス) を各タイムステッ
プにおいてアップデートする。ある任務に関するステー
タスは、残存している航空機数および、残存している各
々のタイプの武器数である。
【００５３】ここで留意する事は、残存している武器の
数は、任務中に破壊された航空機数に比例して減少して
いく。ある脅威のステータスは、残存している脅威の数
と、残存する脅威の減退するであろう効果度( 例えば、
減ずる兵力等) である。ある脅威に照準を合わせるジャ
マーのすべてにより引き起こされる減退、いわゆるデグ
ラレーションは、青色の航空機に対する脅威効果の推定
に適用される。
【００５４】任務の時系列からの１つのイベントの選択
は、その脅威に対しての武器の配給においてある結果を
もたらす。ある時系列は、次のように表される。
【００５５】 （Ｅ1 ，Ｅ2 ，Ｅ3 ，・・・，Ｅn ） [8] ここで、Ｅi は、先に定義したように、この時系列にお
ける i番目のイベントを意味する。もし、脅威が赤色の
航空機から成るものに遭遇した場合には、青色の航空機
が最初の発砲をする第１の機会を有する。また、脅威が
ＳＡＭサイトまたは連隊編成に遭遇した場合には、この
ＳＡＭサイトが最初の発射を行う機会を有する。
【００５６】多重目的物の適応性または、評価機能は、
最善( オプティマル) な解答を見つけ出すために利用さ
れる。各々の任務の効果率または効果度は、割り当てら
れ壊滅された脅威の一部分( 数) を表わす（０. ０−
０. ９）の範囲内に治まる。０. ９よりも大きな値の効
果率は、０. ９とみなされる。これは、効率的なゴール
に到達するよりも、ある任務を割当より多くのジャマー
資源から離しておくためである。この多重目的物の適応
性または評価機能は、任務の各々の効果率を同時に適正
化するために探求している。なぜならば、任務はそれぞ
れジャマー資源と相互に競い合ってもよく、他が低い効
果率であっても、ある任務においてだけ高い効果率が達
成されてもよい故である。この多重目的物に関するアプ
ローチ、すなわち試みについては、その分野では周知な
事項であり、次の文献に記載されている。
【００５７】Learning Multiclass Pattern Discrimina
tion J.D. Schaffer 著 Proceedings of an International Conference 発行、
Genetic Algorithmsand Their Applications, 1985,p93
-100 。
【００５８】上記の文献の著者 Schaffer によって開発
された多重目的物のアプローチは、いわゆる、「パレト
の最適化の解法(Pareto optimal solution) 」を提供す
ることを意図している。このパレト最適化解の「ｙ」
は、ある数種の任務で「ｘ」より効果的であるか、全て
の任務で「ｘ」と同等な効果があるという考えにおいて
は、この解「ｙ」は他の如何なる解「ｘ」によっても支
配されないものである。このSchaffer's method におい
ては、各目的物は、再生プロセッサ１２２における再生
処理のために、そのポピュレーションのあるメンバーを
選択するのに用いられる。クロスオーバーは、選ばれた
メンバーを蓄えるプールに適用される。
【００５９】乱数発生器１１４において何度ものジェネ
レーションが行われた後には、すべての解またはインデ
ックスストリングが、初期評価プロセッサ１１８におい
て全目的物に対して評価される。このインデックススト
リングまたは、最高の優先度の任務のため目的物を最大
化する所のアセットスケジュールが選択される。
【００６０】０. ９またはそれ以下の任務効果の確率と
結び付いた２つまたはそれ以上のアセットスケジュール
または解の場合には、その結び付きは優先順における次
の任務により解かれる。この結び付きの解消プロセス
は、単一の任務が選択されるまでまたはこの任務リスト
の最後まで到達するまで、この任務リストの下方へ続い
ていく。この解法において、１つのアセットスケジュー
ルまたは解が、結び付かれた複数の解から任意に選ばれ
る。特定のジャマーのアロケーションのための航空機の
損失率もまた計算される。
【００６１】目的物のそれぞれの機能は、目的物の数に
逆比例するポピュレーションからの多数のアセットスケ
ジュール・メンバーを選択することに利用される。仮
に、アセットスケジュール・ポピュレーションのサイズ
が「Ｐ」で、目的物の数が「ｎ」であるとすると、各々
の目的物により選ばれる数は「Ｐ／ｎ」である。ここで
留意することは、「Ｐ」は「ｎ」の整数倍によって任意
に選択され得ることである。これは次のようにして達成
される。すなわち、最初にまず第１番目に、各目的物の
ために、アセットスケジュール・ポピュレーションを、
減少する目的物の値の順にランク付けを行う。続いて第
２番目には、このポピュレーションのそのアセットスケ
ジュールメンバーに最高ランクとしての「ｒ」＝１とい
うランクを割り当てる。また、最低ランクとしては
「ｒ」＝「Ｐ」をその該当するメンバーに割り当てる。
【００６２】次に、選択の確率Ｐs を、２（Ｐ−ｒ）／
（Ｐ＊２−Ｐ）に等しくなる解のアセットスケジュール
メンバーに割り当てる。更に第３番目には、そのポピュ
レーションのＰ／ｎアセットスケジュールメンバーを、
選択確率に従ってランダムに選択する。このようにして
選択されたポピュレーションのアセットスケジュールメ
ンバーは、クロスオーバ操作のために選択されたランダ
ムなペアの内から１つのプールの中へエンターされる。
【００６３】このクロスオーバー操作は、次のように行
われる。すなわち、第１番目には、この選ばれたメンバ
ーのプールからのアセットスケジュール・メンバーのペ
アは、ランダムに選択される。第２番目には、このクロ
スオーバー操作がこのランダムに選ばれたアセットスケ
ジュール・メンバーのペアに、Ｐｃの確率で行われる。
これは、同様にランダム選択されたロケーション( 所在
位置) における選択されたペアのそれぞれのストリング
インデックスをカットすることにより達成される。次に
は、そのランダムに選択されたペアは、そのオリジナル
な選択されたペアのそれぞれからの１部分を受け取る新
しいストリングのそれぞれを伴った２つの新しいストリ
ングインデックスの形式にアレンジされる。その後、こ
の新しいストリングインデックスのそれぞれのアセット
スケジュールの各要素は、確率Ｐｍでミューテーション
される。各ストリングインデックスのそれぞれの要素
は、ある特定な資源のための１つのアセットスケジュー
ルに対応している故に、ミューテーションは、ストレー
ジメモリ１１６中のアセット用最大スケジュールからの
１スケジュールのランダム選択で構成する。
【００６４】以上のように、本発明は、あるアプリケー
ションの実施例を参照しながらここに記述されている。
当業者はこの開示内容に基づき、本実施例の要旨の範囲
内で更なる変形実施も可能であろう。この詳細内容には
軍用資材のアロケーティング用のシステムを指向するも
のが記述されてはいるが、本発明は例えば、エアライン
や、フライトおよび自動車産業等における各種の資源の
アロケーションのような商業的アプリケーションにも同
様に応用が可能である。
【００６５】そこで、本発明の要旨における変形例や、
そのアプリケーションおよび実施例のすべてを包含する
請求の範囲をここに提示すものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 データ処理環境における、資源アロケーティ
ングのためのシステムを概要を示す概略ブロック図。
【図２】 アセット・アロケーションスケジュールを決
定するために使われる図１の資源アロケーティングシス
テムを詳しく示す詳細ブロック図。
【図３】 アセット・アロケーションスケジュールの決
定に関する実行ステップを表し、図１の資源アロケーテ
ィングシステムの動作行程を示すフローチャート。
【符号の説明】
１００…システム，１０２…ユーザーインタフェース，
１０４…入力データテンプレート，１０６…データプロ
ッセッサ，１０８…アクティベーションスイッチ，１１
０…出力データテンプレート，１１２…ディスプレイモ
ニタ，１１４…乱数発生器，１１６…ストレージメモ
リ，１１８…初期評価プロセッサ，１２０…確率・割当
／選択プロセッサ，１２６…最終評価プロセッサ。
フロントページの続き (72)発明者 パトリック・アール・ジャンセン アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92509、リバーサイド、ロックリッジ・ロ ード 7281 (72)発明者 トーマス・エス・ニコルス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92509、フラートン、アベニダ・セルバ 1643

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ユーザーインタフェース(102) と，デー
    タプロセッサ(106)とを有する資源のアロケーションの
    ためのシステム(100) であって、 前記データプロセッサ(106) 内に配設され、アセットス
    ケジュールの集合を発生する乱数発生器手段(114) と、 前記アセットスケジュールの組合せの１つのセットを供
    給するために、選択された前記アセットスケジュールの
    セットを再生する再生処理手段(122) と、 アセット・アロケーションスケジュールの１つのセット
    を供給するために、ランダムな前記アセットスケジュー
    ルの組合せを評価する評価処理手段(126)と、 前記アセット・アロケーションスケジュールの前記セッ
    トに従って資源をアロケートする出力データテンプレー
    ト(110) と、を具備することを特徴とする資源アロケー
    ティングシステム(100) 。
  2. 【請求項２】 前記ユーザーインタフェース(102) は、
    キーボードであることを特徴とする、請求項１に記載の
    資源アロケーティングシステム(100) 。
  3. 【請求項３】 入力データテンプレート(104) の集合を
    更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の資源アロ
    ケーティングシステム。
  4. 【請求項４】 前記のアセット・アロケーションスケジ
    ュールのセットを表示するためのディスプレイモニタ(1
    12) を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の資
    源アロケーティングシステム。
  5. 【請求項５】 前記の発生されたアセット・スケジュー
    ルの集まりを格納するための格納メモリ(116) を更に含
    むことを特徴とする、請求項１に記載の資源アロケーテ
    ィングシステム。
  6. 【請求項６】 前記の発生されたアセットスケジュール
    のための初期評価プロセッサ(118) を更に含むことを特
    徴とする、請求項１に記載の資源アロケーティングシス
    テム。
  7. 【請求項７】 前記アセットスケジュールのアサイメン
    トプロバビリティ(割当および選択の確率) セレクショ
    ンプロバビリティのための、確率の割当選択プロセッサ
    (120) を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の
    資源アロケーティングシステム。
  8. 【請求項８】 前記データプロセッサ(106) のオペレー
    ションを初期化するアクティベーションスイッチ(108)
    を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の資源ア
    ロケーティングシステム。
JP31870993A 1992-12-18 1993-12-17 資源アロケーティングシステムおよび方法 Expired - Lifetime JP2581892B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US993172 1992-12-18
US07/993,172 US5404516A (en) 1992-12-18 1992-12-18 System for allocating resources and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH076186A true JPH076186A (ja) 1995-01-10
JP2581892B2 JP2581892B2 (ja) 1997-02-12

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