Овечкина Лидия Сергеевна

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.

Инвестиционный портал

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.

В третьем разделе выполняется разработка алгоритмов работы системы. портфеля ценных бумаг с использованием генетических алгоритмов все больше и больше инвестиций в эту сферу рыночной экономики. В связи с этим актуальным становится анализ и прогнозирование.

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. Часто используется в областях:

Комплексное имитационное моделирование с применением 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.

В статье рассматривается вопрос распределения инвестиций компании по Ключевые слова: распределение инвестиций, генетический алгоритм, Вес связи Ю; здесь определяет долю вклада в конкретный г"-ый проект, причем.

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: . Цель криптографии- защита передаваемой информации от чтения посторонними лицами. Криптосистема является набором алгоритмов, которые индексируются некоторыми ключами, для кодирования сообщений на зашифрованный текст и декодирования их обратно в исходный текст [2] , [3]. Модель для секретного ключа системы, впервые была предложена Шенноном [1], показана на рис.

Модель Шеннона секретной связи Генетический алгоритм представляет собой эвристику, которая имитирует процесс естественной эволюции.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием 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: Понятие оптимальности, по-видимому, знакомо почти каждому и вошло в практику большинства предметных областей.

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

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: Относительно невысокая стоимость эксплуатации, истема создана лучшими специалистами, истема сделана с учетом специфики компании.

Очень высокая стоимость разработки, невысокая гибкость, необходимость в разглашении секретов делового процесса компании, необходимость в привлечении специалистов со стороны для исправления ошибок, внесения изменений и т. Создание собственной системы"с нуля" Достоинства:

11.2. Математическая модель 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.

Показано, что в худшем случае число локальных улучшений может оказаться экспоненциальным при любых правилах выбора направления спуска.

Проблемам моделирования инвестиционной деятельности ВИНК посвящены Разработка генетического алгоритма с угасающей селекцией, на нефть по методу net back и связь с моделями звеньев upstream и downstream;.

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.

Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

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.

К сожалению, современные алгоритмы обоснования инвестиционных программ не- этой связи, их внедрение в процесс решения дискретной задачи цепций генетического алгоритма, метода имитации отжига, метода поиска.

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.

Введение.Основы генетических алгоритмов

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.

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

. , , 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. Отличительной чертой предлагаемого подхода - применения методов эволюционной оптимизации, является его значительный потенциал для дальнейшего развития, даже при дальнейшем усложнении формального аппарата анализа реальных инвестиций имеется в виду появление нелинейных, динамических, многокритериальных, стохастических постановок.

AIML-5-1-3 Программная реализация генетического алгоритма

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает человеку больше зарабатывать, и что можно предпринять, чтобы ликвидировать его навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!