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 реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

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

Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам. В этой задаче переменными являются объемы инвестиций в каждый . В связи с этим будем различать генотипный и фенотипный (или.

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. Пятый раздел посвящен тестированию разработанной программной системы.

Описаны результаты, которые получились при изменении тех или иных параметров. Возможности рынка ценных бумаг привлекают все больше и больше инвестиций в эту сферу рыночной экономики. В связи с этим актуальным становится анализ и прогнозирование возможной прибыли и рисков, понесенных инвестором при управлении им портфелем ценных бумаг. Сущность портфельного инвестирования подразумевает распределение инвестиционного потенциала между различными группами активов, так как невозможно найти ценную бумагу, которая была бы одновременно высокодоходной и высоконадежной.

В зависимости от того, какие цели и задачи изначально стоят при формировании того или иного портфеля, выбирается определенное процентное соотношение между различными типами активов, составляющими портфель инвестора. Проведя анализ рынка ценных бумаг, инвестор может выбрать актив и инвестировать в него свои средства, но вкладывая весь свой капитал только в одну ценную бумагу, инвестор обрекает себя либо на заведомо низкую доходность, либо на заведомо высокий риск.

Следствием второго вывода является необходимость диверсификации капитала между различными активами. Распределение средств по различным ценным бумагам приводит к формированию портфеля ценных бумаг, и за счет этого инвестор может достичь приемлемого уровня доходности и риска инвестиций. В этом состоит главное преимущество портфельного инвестирования по сравнению с инвестициями в отдельные ценные бумаги.

В рамках данного подхода предполагается, что инвестор стремится максимизировать ожидаемую доходность портфеля при заданном уровне риска, либо минимизировать риск при заданном уровне ожидаемой доходности по средствам диверсификации вложений.

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.

В этой задаче переменными являются объемы инвестиций в каждый проект В связи с тем, что генетический алгоритм основан на случайном выборе .

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. Развитию значительно помогло, то что его как компоненту стали включать в себя многие коммерческие корпоративные информационные системы.

До информацион- ного бума конца века1 обработка и анализ данных осуществлялся в рамках приклад- ной статистики, на маленьких базах данных.

Инвестиционный портал

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:

генетического алгоритма для поиска оптимальных решений в системах имитационного . ющая причинно-следственные связи модели. Введем . Программная реализация системы управления инвестиционной.

. , , 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.

Введение.Основы генетических алгоритмов

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.

Мониторинг и повышение ROI (коэффициента окупаемости инвестиций) оптимизации, генетического алгоритма оптимизации, сеточных методов.

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. Специализированные инструменты для моделирования многомерных процессов.

Полный набор графических и исследующих методов для понимания задачи и углубленного анализа . Статистический контроль производственных процессов СКП , многомерный СКП, современные методы наблюдения за процессами Карты контроля качества, многомерные карты контроля качества, методы анализы поведения процессов, планирования экспериментов, методы и схемы Шесть сигма объединены в полный набор современных техник исследующей и предсказывающей добычи данных. Возможности подключения непосредственно к внешним базам для наблюдения данных напрямую.

Пресс-центр

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.

В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы к По ходу работы генетический алгоритм генерирует все более и более.

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. Генетический алгоритм включает три операции: Выбор производится случайным образом, причем вероятность выбора строки 1 пропорциональна ее ценности: Предполагаемое количество экземпляров строки 1 в популяции Операция воспроизводства увеличивает общую ценность последующей популяции путем увеличения числа наиболее ценных строк. Пусть в популяции содержится , строк, удовлетворяющих шиме Н.

Используя выражения для средней ценности популяции и подпопуляции можно записать формулу Средняя ценность подпопуляции, соответствующей шиме Н, может быть представлена в следующем виде: Тогда формула Воспроизводство оперирует со строками, уже присутствующими в рассматриваемой популяции, и само по себе не способно открывать новые области поиска.

Искусственная жизнь. Генетический алгоритм. Мир №1