Я пытаюсь разработать модель, которая оптимизирует единовременные расходы на страхование на случай длительного ухода. Я уже разработал модель Монте-Карло, которая показывает возможные пути чьего-либо богатства на основе фиксированных ставок сбережений, активовзначения и случайный портфель возвращается. Модель запускает 1000 таких симуляций, поэтому существует множество различных путей, которыми может следовать богатство на основе случайной последовательности возврата. Платежи, которые получит кто-то в долгосрочном уходе, являются фиксированными и известны на основе единовременных расходовМне нужно создать задачу оптимизации, которая будет рассматривать различные пути благосостояния и выбирать единовременные расходы, которые сводят к минимуму долю неудачных путей (то есть становятся отрицательными, потому что у кого-то заканчиваются деньги). Я не думаю, что решатели, такие как ROI или deoptim, могут быть использованы в этом контексте, потому что проблема не может быть записана в закрытой форме (по крайней мере, я не знаю, как вы это сделаете). В основном мне нужен пакет, который может работать с симулированными случайными данными. У кого-нибудь есть предложения?