Генетический алгоритм

В построена модель, позволяющая рассчитать исторически оптимальные характеристики инвестирования. В ходе анализа результатов расчета определены основные инвестиционные характеристики ключевых биржевых индексов за период от до г. . Библиографическая ссылка на статью: Хрипунов Главными индикаторами состояния фондового рынка страны служат фондовые индексы. Сами фондовые индексы не являются объектом купли-продажи — это индикаторы. Торговля осуществляется через вторичные инструменты — фьючерсы и опционы.

Генетические Форекс-алгоритмы

Введение Оптимизация инвестиционного портфеля ИП [Дубровин и др. Известно, что особенностью ИП является наличие у него инвестиционных свойств, недостижимых с позиций отдельно взятой ценной бумаги, а именно возможность формирования разных ИП с собственным балансом между предполагаемым риском и ожидаемой доходностью в определенный период времени. Одной из главных рекомендаций при формировании ИП является наличие в нем различных слабокоррелирующих активов [Мищенко и др.

Такой инвестиционный портфель называется диверсифицированным. Установлено, что максимальное снижение риска достигается, если в портфель отобраны от 10 до 15 различных ценных бумаг [Мищенко и др. В настоящее время существуют различные модели оптимизации ИП, ориентированные как на статически, фиксировано заданные значения инвестиционных параметров, так и на динамически изменяющиеся 2 условия инвестиционного планирования, в том числе и в нечеткой среде [Батыршин и др.

Для поиска оптимального сочетания инвестиционных проектов рассматривается генетический алгоритм, состоящий в последовательном многократном.

Оценка временной сложности гибридного генетического алгоритма 2. Исследование эффективности гибридного генетического алгоритма 3. Сравнительный анализ разработанного алгоритма с другими методами 3. Исследование процесса получения эффективного решения гибридным генетическим алгоритмом 3. Исследование влияния параметров генетического алгоритма на эффективность поиска 3. Число генераций и количество попыток 3. Размер популяции и степень её обновления 3.

Вероятности скрещивания и мутации 3. Средства повышения эффективности применения генетического алгоритма 3. Реализация гибридного генетического алгоритма 4. Интерфейс пользователя с программой 4. Тестовые примеры и инструкция пользователю 4. Содержательная сторона рассматриваемой задачи связана с решением проблемы автоматизации сложного и трудоемкого процесса генерации управляющих программ для станков ЧПУ тепловой резки металла, которые являются результатом сквозного цикла обработки информации от чертежа детали до программ ее изготовления в -кодах конкретного оборудования.

Известные программные комплексы автоматизированного проектирования управляющих программ в значительной мере используют элементы интерактивной графики, в то время как более перспективным представляется полная автоматизация проектных решений на основе математических моделей и оптимизационных методов [ ].

Лучшие биржевые брокеры Винс Р. Книга является неисчерпаемым ресурсом для всех профессионалов в области инвестиций, особенно для трейдеров на рынке ценных бумаг, на рынке фьючерсов и опционов, для всех институциональных инвесторов и для управляющих инвестиционными портфелями. Далее, по аналогии с теорией естественного отбора, выживают наиболее приспособленные и репродуцируются в следующем поколении вариантов решений, которое наследует как свойства родительских решений, так и свойства предшествующих поколений.

Средняя приспособленность популяции за многие поколения будет возрастать и приближаться к оптимуму. Основной недостаток алгоритма — это большой объем накладных расходов на обработку данных, требуемых для расчета и хранения вариантов решений. Тем не менее, благодаря своей конструктивной устойчивости и эффективности приложений в области оптимизационных проблем, будь то крупные, нелинейные или зашумленные, по убеждению автора, он станет фактически предпочтительным методом оптимизации в будущем не считая появления лучших алгоритмов, обладающих теми же желательными свойствами.

Генетический алгоритм (ГА) известен как высокоэффективный адаптивный В зависимости от инвестиционных свойств ценных бумаг могут быть.

Решение многокритериальных задач условной и безусловной оптимизации с помощью генетических алгоритмов . В условиях финансово-экономического кризиса предприятия и управляющие органы региона сталкиваются с проблемами определения приоритетов промышленного развития регионов, поиска ресурсов для обеспечения такого развития, и, в первую очередь, инвестиционного ресурса. Получение инвестиционного ресурса зависит от множества факторов политического, экономического, географического характера.

К наиболее важным факторам следует отнести уровень инновационности предполагаемых направлений развития, наличие современной децентрализованной структуры управления региональным экономическим развитием и современных корпоративных методов управления предприятиями перспективных отраслей. Решение задачи оптимального распределения инвестиционного ресурса целесообразно осуществлять на основе следующей системной концепции. Выраженные в стоимостном виде материальные и финансовые потоки экономических агентов социально-экономической системы СЭС учитывают как стратегические прибыль, инвестиции , так и тактические выручка от продажи продукции, амортизация, фонд оплаты труда, налоги, оборотные затраты, кредиты, дотации и пр.

Это позволяет задавать производственную функцию системы алгоритмически, выделяя и максимизируя ее стратегические доходные и расходные составляющие, и, вместе с тем, за счет использования универсального в смысле независимости от рода производственной деятельности алгоритма начисления прибыли производственного сектора, достаточно подробно учесть микроэкономические особенности деятельности экономических агентов СЭС.

В данной работе кратко описано разработанное математическое и программное обеспечение поддержки принятия решений при управлении инвестиционными проектами региональной экономики. Полученные результаты позволяют осуществлять эффективное распределение общих ресурсов труд, капитал, инвестиции между конкурентоспособными предприятиями, отраслями, регионами, решать задачи оптимального управления экономическим развитием региона в целом.

Это дает возможность региональному центру повышать обоснованность принятия решений, гибкость и адаптивность при управлении региональным экономическим развитием.

Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

Влияние параметров генетического алгоритма на эффективность поиска Операторы кроссовера и мутации Наиболее традиционным подходом является отход от традиционной схемы"размножения", используемой в большинстве реализованных ГА-мах и повторяющих классическую схему. Классическая схема предполагает ограничение численности потомков путем использования так называемой вероятности кроссовера.

Такая модель придает величине, соответствующей численности потомков, вообще говоря, недетерминированный характер.

Она важна как для инвесторов, так и для народного хозяйства в целом. . Батищев Д.Ю. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач.

Древнегреческий историк Фукидид В году был опубликован труд английского естествоиспытателя Чарльза Дарвина под названием"Происхождение видов путем естественного отбора", который перевернул представления человечества о жизни на земном шаре. Через сто с небольшим лет профессор психологии и компьютерных наук из Университета Мичиган Джон Голланд , вдохновленный эволюционной теорией великого ученого, совершил прорыв в области проектирования и построения вычислительных систем.

Его книга под названием"Адаптация в естественных и искусственных системах", опубликованная в году, была посвящена новым мощным методам поиска наилучшего решения, которые получили название генетических алгоритмов. Необходимость использования новых методов оптимизации С появлением первых компьютеров на них было возложено решение многочисленных сложных финансовых и научных задач.

Поначалу в программные продукты зашивались классические математические методы, которые оказались не очень эффективными для применения на финансовых рынках, так как для решения задач об определении оптимальной комбинации инвестиций требовались большие временные затраты, исчисляемые в днях и неделях. Поскольку ситуация на рынке ценных бумаг может меняться очень быстро, назрела необходимость разработки новых, более совершенных методов и алгоритмов для решения сложных финансовых задач.

Применение генетических алгоритмов в портфельном анализе реальных инвестиций

Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Конопля , — уникальный источник экологически чистых высокорентабельных биопродуктов широкого народного потребления [8]. На международном совещании, проведенном в г. По мнению экспертов, в настоящее время из нее можно изготовить более 50 тыс.

Генетические алгоритмы для выбора топологии нейронных сетей. инвестиций, поясним особенности реализации генетического алгоритма в этом.

. , , , . 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.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

В этой статье мы продолжим тему имитации биологических процессов и познакомим вас с одним красивым методом решения задач оптимизации. На сей раз объектом для подражания будет не нейрон и даже не какая-либо часть отдельного живого организма, а весь процесс развития жизни на Земле в целом. Конечно, мы не будем касаться религиозных взглядов на зарождение жизни, согласно которым все животные на Земле, включая человека, были созданы в течение трех дней.

Гораздо более интересным и понятным представляется научный подход, основанный на эволюционной теории Дарвина. Благодаря открытиям последних ста лет современной науке известны все основные механизмы эволюции, связанные с генетическим наследованием.

Генетические алгоритмы являются одним из эволюционных методов оптимальной комбинации инвестиций требовались большие временные.

- . . - , , 1, 0. , - - . В процессе обучения нечетких моделей ряд авторов, помимо традиционных методов оптимизации, таких, как итерационные алгоритмы, используют генетический алгоритм [1] , [2]. Экспериментальные исследования применения генетических алгоритмов показывают, что использование такого подхода позволяет добиться приемлемых результатов по повышению скорости и точности решаемых задач ввиду высокой скорости работы генетического алгоритма при использовании больших объёмов данных [3] , [4] , [5].

Генетический алгоритм при обучении нейро-нечеткой сети имеет ряд преимуществ: Главной особенностью генетического алгоритма является применимость его при решении задач большой вычислительной сложности классов и , причем точность решения задачи оптимизации имеет прямую зависимость от объема входных данных. Таким образом, чем больше будет размер и начальная популяция вариантов решения, тем с большей уверенностью можно говорить о корректности результатов работы.

Искусственная жизнь. Генетический алгоритм. Мир №1