Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

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.

Овечкина Лидия Сергеевна

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.

Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы .. В этой связи укажем на актуальную задачу, решение которой связано с эффектив- ными алгоритмами многоключевого пример, задач распределения инвестиций.

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.

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

Всегда на связи . Введение.Основы генетических алгоритмов. A прогнозирования финансовых рынков, инвестиций, бизнеса.

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. В третьем разделе выполняется разработка алгоритмов работы системы. Приведена общая структура программы, блок схемы реализации операций. Сначала выбираются инструменты, с помощью которых будет разрабатываться система, затем описываются разработанные классы и функции в программной системе.

Ваш -адрес н.

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.

применяемого в настоящее время подхода к планированию инвестиционных программ в программ в нефтяной компании на основе генетического алгоритма. Очевидно, что в связи с тем, что инвестиционные проекты группы.

. , , Семенкин Е. Семенкин, В. , . , : Современный холдинг с различными направлениями деятельности в условиях конкуренции характеризуется действием множества факторов, влияющих на финансовый результат, и возможностью выбора из множества допустимых вариантов инвестиционных стратегий. Поэтому часто трудно оценить обоснованность и последствия того или иного инвестиционного решения, опираясь лишь на личный опыт и интуицию.

В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы к управлению инвестиционными программами. Современные исследователи теории и практики анализа реальных инвестиций идут по пути совершенствования формальных моделей и инструментальных средств, разрабатывая все более и более приближенные к реальности подходы.

Однако попытка приблизить модели к реальности приводит к их усложнению с точки зрения формальной математики - появляются нелинейные зависимости, вычислительно сложные выражения, возникают оптимизационные задачи, не решаемые средствами классической теории оптимизации. На разрешение этой проблемы и ориентирована данная работа.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

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.

IT-сообщество FoxDevs приглашает всех желающих на доклад"Практика реализации генетических алгоритмов". Спикер: Максим.

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.

Современные методы поиска ключевых факторов процессов идентификации важных параметров процесса среди сотен параметров, доступных для наблюдения. Оптимизация оптимизация функций стоимости, основанная на одной или нескольких моделях для значительного улучшения характеристик процесса. Моделирование моделирование ненормальных многомерных процессов и моделей для определения ожидаемого поведения, надежности и т.

11.2. Математическая модель генетического алгоритма

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.

На наш взгляд, подобную универсальную модель можно построить на основе генетических алгоритмов, что позволит получить синергетический эффект.

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. Зато он красиво может продемонстрировать механизмы эволюции. В этой статье я покажу красивый способ вживую посмотреть на процессы эволюции на примере работы этого простого метода. Нужно лишь немного математики, программирования и все это приправить воображением.

Кратко об алгоритме Итак, что же такое генетический алгоритм?

Генетические алгоритмы в MATLAB. Global Optimization Toolbox

Categories: Без рубрики

Узнай, как дерьмо в голове мешает человеку эффективнее зарабатывать, и что сделать, чтобы очистить свой ум от него навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!