Строки представляют собой упорядоченные наборы из 1 элементов: Для решения конкретной задачи требуется однозначно отобразить конечное множество альтернатив на множество строк подходящей длины очевидно, что длина строк зависит от алфавитов, используемых для их задания. Анализ работы алгоритма удобно производить, используя аппарат шим. Шима Н, в которой определены фиксированные и свободные позиции, описывает подмножествосодержащее такие строки, у которых элементы, соответствующие фиксированным позициям шимы,совпадают с символами шимы, а элементы, соответствующие свободным позициям шимы, являются произвольно заданными в соответствующих алфавитах: Суть генетического алгоритма заключается в следующем. Пусть на шаге имеется популяция , состоящая из строк.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

Приведена общая структура программы, блок схемы реализации операций. Также здесь детально описывается интерфейс создаваемой программы В четвертом разделе выполняется реализация программной системы. Сначала выбираются инструменты, с помощью которых будет разрабатываться система, затем описываются разработанные классы и функции в программной системе.

Нейронные сети и генетические алгоритмы в настоящее время находят и даже для частных лиц - инвесторов, трейдеров, предпринимателей. . текущее состояние сети связи и наличие сбойных участков, а во-вторых, найти.

Нейросети и генетические алгоритмы - примерыпрактических задач Нейронные сети и генетические алгоритмы в настоящее время находят огромное число разнообразных применений. Действительно, в любой области человеческой деятельности есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети.

Разные компании выбирают разные варианты - одни предпочитают тратить деньги на оплату лучших специалистов и их обучение, другие покупают полностью готовые специализированные нейросетевые системы, а третьи комбинируют эти подходы, создавая собственные системы с нуля или на основе готовых коммерческих пакетов. Каждый из вариантов внедрения новых технологий имеет свои достоинства и недостатки Создание группы экспертов Достоинства: Возможность словесного общения, возможность учета неформализуемых факторов.

Высокие расходы на зарплату, расходы на повышение квалификации, опасность потери эксперта переход к конкуренту, эмиграция, болезнь и т. Покупка готовой заказной системы Достоинства:

Из песочницы Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм. О нем везде сообщалось ровно два факта: Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать.

ства и обработку данных генетическим алгоритмом. Модель нечеткой САР содержит ся на качестве работы регулятора (в связи со слиш- ком большим В инвестиционной деятельности значимым являет- ся прогнозирование.

Изменение доли экспортной составляющей в структуре конечного продукта, управление сырьевыми активами, принятие решений о консервации скважин на месторождениях, ценовая политика на внутреннем рынке нефтепродуктов, ввод в действие новых производственных мощностей - далеко неполный перечень управленческих решений высокой сложности и стоимости как для нефтяной компании, так и для государства в целом.

Все эти решения тесно связаны с инвестиционной политикой НК, фактически определяющей финансовое состояние компании и ее производственно-сбытовые возможности в среднесрочной и долгосрочной перспективах. Настоящая работа посвящена научно-практическим аспектам применения системно-динамического подхода в управлении инвестиционной деятельностью нефтяной компании НК. Системная динамика - новое направление, предназначенное для решения широкого круга задач, относящихся в основном к моделированию деятельности экономических систем производственных холдингов, отраслей, регионов, и др.

Такие связи, как правило, порождают нелинейный характер взаимозависимостей между отдельными характеристиками экономической системы, в результате планирование ее деятельности становится принципиально сложной задачей, требующей разработки специального инструментария. В условиях высокой стоимости управленческих решений характерной для нефтяной компании таким инструментарием было выбрано имитационное моделирование, одним из направлений которого является системная динамика.

Основной объект изучения Инвестиционная деятельность нефтяной компании, которая затрагивает следующие сегменты: При этом инвестиционная политика НК рассматривается с учетом сложного взаимодействия показателей деятельности бизнес-сегментов через механизм перекрестных и обратных связей и наличием системы корпоративных ограничений и предпочтений, главным из которых является капитализация компании, и учетом инфраструктурных особенностей транспортной системы. Совокупность прочих бизнес-сегментов химия и нефтехимия в работе не рассматривается, поскольку их доля в акционерной стоимости нефтяной компании не существенна.

Основной предмет исследования Ключевые проблемы управления портфелем инвестиционных проектов нефтяной компании: Решение этих проблем реализуется посредством создания единой долгосрочной имитационной модели управления портфелем проектов, описывающей взаимодействие ключевых бизнес-сегментов НК в рамках сложившейся инвестиционной и производственной политики.

Методическая база и методология исследования Подход основан на использовании технологии системной динамики. Впервые системно-динамический подход был предложен Джеем Форестерром в г. Этот подход получил своё дальнейшее развитие в работах западных ученых [2]-[6].

Введение.Основы генетических алгоритмов

Ключевые слова: Сборник научных статей по итогам международной научно-практической конференции г. Волгоград ноября г.

Программная реализация разработанного алгоритма и её связь с графической задачи распределения инвестиций и других экономических задач [70].

ВВЕДЕНИЕ Сегодня банки, брокерские компании, частные инвесторы, интернет-трейдеры активизировали работу в области формирования и управления инвестиционным портфелем. Данное обстоятельство вызывает необходимость проведения более полного системного анализа портфельных теорий и ставит задачу разработки методического обеспечения процесса управления портфелем ценных бумаг, основанного на стратегии оптимизации портфеля ценных бумаг. Оптимизационные стратегии основаны на построении экономико-математических моделей портфеля.

Выбор наилучшей структуры портфеля осуществляется путем варьирования критериев оптимизации и проведения многовариантных имитационных расчетов. Использование методов оптимизации позволяет определить конфигурацию портфеля, наиболее точно отвечающую индивидуальным требованиям инвестора с точки зрения сбалансированного сочетания риска, доходности и ликвидности вложений.

В качестве классических примеров обычно приводятся оптимизационные модели Марковитца, Шарпа, Тобина[6]. Одна из проблем заключается в том, что процесс выбора инвестиционной стратегии далеко не всегда можно адекватно формализовать, иногда более существенное значение имеют не количественные, а качественные показатели. Поэтому в настоящее время помимо традиционных методов оптимизации например, линейного или динамического программирования менеджеры и аналитики используют методы, основанные на генетических алгоритмах, нечеткой логике, а также экспертные системы, нейронные сети.

В первом разделе работы сделан анализ предметной области, обзор и сравнительный анализ существующего программного обеспечения в этой сфере. Второй раздел посвящен проектированию структуры системы, - диаграмм работы и взаимодействия программной системы.

11.2. Математическая модель генетического алгоритма

В этой лекции описывается концепция простого генетического алгоритма ГА , ориентированного на решение различных оптимизационных задач. Вводятся и содержательно описываются понятия, используемые в теории и приложениях ГА. Приводится фундаментальная теорема ГА и излагается теория схем, составляющие теоретическую базу ГА. Обсуждаются концептуальные вопросы, касающиеся преимуществ и недостатков ГА.

Ключевые слова:

Приводится анализ эффективности алгоритма и результаты решения практических задач. задач предлагается использовать вероятностный генетический алгоритм. Венчурные инвестиции как барьер входа на развивающихся В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы.

Пример упорядочения альтернатив при равновесных критериях Введение к работе Актуальность темы исследования. Современный этап структурной перестройки российской экономики, переживающей глубокий экономический кризис, выдвигает на первый план проблему привлечения прямых инвестиций. В современной экономической ситуации, характеризующейся в том числе острым дефицитом ресурсов для производственного инвестирования и модернизации экономики, значимость долгосрочных, не спекулятивных инвестиций для экономики России трудно переоценить.

Учитывая серьезное технологическое отставание российской экономики по большинству позиций, России необходимы финансовые ресурсы, которые могли бы принести новые для России технологии и современные методы управления, а также способствовать развитию отечественных инвестиций. Актуальность исследований инвестиционной деятельности определяется тем, что, с одной стороны, товаропроизводители в условиях дефицита ресурсного потенциала остро нуждаются в инвестициях, а с другой стороны, они не способны их эффективно использовать в условиях несовершенства экономического механизма управления инвестиционной деятельностью.

Таким образом, изменения внешних и внутренних условий хозяйствования, а также экономических, правовых, социальных, инвестиционных и других условий функционирования всей кредитно-финансовой системы России привели к необходимости всесторонних исследований развития эффективного механизма управления инвестициями.

Ваш -адрес н.

Сошников Студент: Никитин Москва, Содержание Введение 3 1 Свойства знаний 4 2 Методы 5 Генетические алгоритмы 10 3 Немного истории 10 4 Представление генетической информации 12 5 Генетические операторы 14 5. Само понятие появилось во последней четверти века. На данный момент понятие при- обрело высокую популярность и часто употребляется, иногда и без всякого осмысления.

Тестирование программ с использованием генетических алгоритмов [Текст] / В. В. .. частные инвестиции -- частные подрядчики -- программы капитального генетические алгоритмы -- программные комплексы -- каналы связи.

Математическая кибернетика Кл. Для задачи о разбиении графа на доли ограниченной мощности разработан метод генетического локального поиска. На каждой итерации метода имеется набор локальных оптимумов задачи. Этот набор используется для целенаправленного поиска новых локальных оптимумов с меньшей погрешностью. Установлена плотная -полнота задачи нахождения локальных оптимумов с рядом полиномиально проверяемых окрестностей.

Показано, что в худшем случае число локальных улучшений может оказаться экспоненциальным при любых правилах выбора направления спуска. Для частного случая задачи, когда веса ребер равны единице и нахождение локальных оптимумов является полиномиальной процедурой, проведены численные эксперименты. Результаты экспериментов свидетельствуют о высокой эффективности разработанного метода и возможности решать задачи большой размерности. Плясунов, А. Нет сведений об экземплярах Источник в БД не найден Держатель источника: Научная библиотека им.

Бахтина Мордовского госуниверситета им. Огарева для заказа электронной копии статьи можно воспользоваться услугой МБА Раскин, Евгений Михайлович кандидат технических наук; доцент; директор.

Овечкина Лидия Сергеевна

Год выхода: Несколько работ существует на эту тему. В этой статье предлагается подход генетического алгоритма ГА с помощью псевдослучайной последовательности для шифрования потока данных. Этот подход предполагает технику, используя операторы кроссовера и мутации генетического алгоритма. Наша задача проанализировать и реализовать эту технику.

Ключевые слова:

Генетические алгоритмы – это адаптивные методы поиска, которые в . Под портфелем понимается набор инвестиций в ценные бумаги, обра- .. показывающая линейность связи доходностей ценных бумаг.

. , , Семенкин Е. Семенкин, В. , . , :

Пресс-центр

Эти тенденции затем используются для предсказания средних, минимумов, максимумов и диапазонов для еще не проведённых измерений. Понимание выборочных трендов и прогнозирование поведения выборок оказывается важным для производственных процессов. Это позволит сфокусироваться на важных параметрах сложного процесса одновременно и даст возможность оказывать большое влияние на конечный продукт. Готовые решения Инструменты , а также служба технической поддержки, доступная в офисах по всему миру, позволяет клиентам использовать передовые технологии, необходимые в современном бизнесе для повышения конкурентоспособности и получения максимальной прибыли от инвестиций для стабильного успеха.

Это специализированное дополнение к и другие инструменты, поставляемые либо как готовые решения, уже настроенные специалистами компании под Ваши конкретные задачи; либо как полный набор инструментов, позволяющий легко создавать новые или изменять существующие решения. Методы и алгоритмы моделирования сложных процессов например, для построения предсказывающих моделей качества, моделей поведения процессов, основных индикаторов поведения; наблюдений, основанных на моделировании.

Алгоритм классификации участков поверхности Земли на основе инвестиционных портфелей на основе кластерного генетического алгоритма развития информационного общества, Министерство связи и информационных.

.

AIML-5-1-3 Программная реализация генетического алгоритма