Программный комплекс для управления структурой инвестиционного портфеля

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. Есть метод предлагающий отойти от вероятности кроссовера и использовать фиксированное число брачных пар на каждом поколении, при этом каждая брачная пара"дает" двух потомков. В качестве генетических операторов получения новых генотипов"потомков", используя генетическую информацию хромосомных наборов родителей мы применяются два типа кроссоверов - одно- и двухточечный. Вычислительные эксперименты показали, что даже для простых функций нельзя говорить о преимуществе того или иного оператора. Более того было показано, что использование механизма случайного выбора одно- или двух точечного кроссовера для каждой конкретной брачной пары подчас оказывается более эффективным, чем детерминированный подход к выбору кроссоверов, поскольку достаточно трудно определить который из двух операторов более подходит для каждого конкретного ландшафта приспособленности. Использование же случайного выбора преследовало целью прежде всего сгладить различия этих двух подходов и улучшить показатели среднего ожидаемого результата. Для всех представленных тестовых функций так и произошло, - случайного выбор оказался эффективнее худшего.

Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

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.

Такие модели получили название “генетические алгоритмы” и уже широко . Такова, например, задача оптимального распределения инвестиций; один.

История[ править править код ] Первые работы по симуляции эволюции были проведены в году Нильсом Баричелли на компьютере, установленном в Институте перспективных исследований Принстонского университета. С года, [3] австралийский генетик Алекс Фразер опубликовал серию работ по симуляции искусственного отбора среди организмов с множественным контролем измеримых характеристик. Положенное начало позволило компьютерной симуляции эволюционных процессов и методам, описанным в книгах Фразера и Барнелла [4] и Кросби [5] , с х годов стать более распространенным видом деятельности среди биологов.

Симуляции Фразера включали все важнейшие элементы современных генетических алгоритмов. Вдобавок к этому, Ганс-Иоахим Бремерманн в х опубликовал серию работ, которые также принимали подход использования популяции решений, подвергаемой рекомбинации, мутации и отбору, в проблемах оптимизации. Исследования Бремерманна также включали элементы современных генетических алгоритмов. Множество ранних работ были переизданы Давидом Б.

Фогеля , которая была предложена для создания искусственного интеллекта. Эволюционное программирование первоначально использовавшее конечные автоматы для предсказывания обстоятельств, и использовавшее разнообразие и отбор для оптимизации логики предсказания.

Инвестиционный анализ, применение генетического алгоритма для выбора проекта

Нормативно-правовое регулирование вопросов оценки качества предоставляемых государственных муниципальных услуг в России Вопросы оценки инвестиционных характеристик ценных бумаг являются актуальными и востребованными в настоящее время. Используемые при этом методы разделяют на 2 большие группы — технический и фундаментальный анализ. Методология технического анализа основана на поиске закономерностей по истории изменения цены актива с экстраполяцией полученных знаний на будущее поведение цены [1].

С течением времени увеличивается спекулятивная составляющая биржевой торговли, что снижает эффективность классических методов анализа с целью прогнозирования изменения цены определенного инструмента. В свете изложенного заслуживает внимание подход [3, 4], основанный не на попытках прогнозирования, а на сравнительном анализе инвестиционных характеристик по историческим данным. Разработанная авторами модель, реализованная в с применением генетического алгоритма [5], позволяет судить об инвестиционном инструменте по таким исторически оптимальным характеристикам как величина изменения цены для открытия позиции, уровни фиксации прибыли и убытков, количество убыточных и доходных сделок.

Решение задачи оптимального распределения инвестиционного ресурса субоптимальных решений можно применять генетические алгоритмы [2, 3].

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.

Генетический алгоритм

Пьянков Денис Витальевич, 4 курс, факультет экономики, менеджмента и бизн с-инф рм тики, направление Бизн с-инф рм тик , Руководитель: Алексей Владимирович Кычкин, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий в бизнесе. Данная работа представляет собой результаты выполнения выпускной квалификационной работы, посвященной проектированию и разработке информационной системы для оптимизации распределения инвестиций на предприятии с помощью генетического алгоритма.

В рамках выпускной квалификационной работы была рассмотрена предметная область, посвященная оптимизации распределения инвестиций, проведен анализ компонентов информационной системы, выполнена разработка генетического алгоритма для оптимизации инвестиций на предприятии, а также спроектирован и разработан прототип информационной системы. В работе представлено описание всех этапов анализа, проектирования и разработки информационной системы, включая все необходимые таблицы, графики и схемы.

Данная работа включает в себя информацию обо всех этапах анализа, проектирования и разработки программного средства и состоит из оглавления, введения, трех глав, заключения, списка литературы и трех приложений и включает 12 таблиц и 20 рисунков.

Генетический алгоритм работает с представленными в конечном . инвестиций, поясним особенности реализации генетического.

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. В работе [6] приведена многокритериальная математическая модель распределения инвестиций в выбранные направлений экономического развития региона, позволяющая находить оптимальный уровень производства продукции и инвестиций в основные производственные фонды с учетом интересов трех экономических агентов производителя, потребителя и управляющего органа.

При реализации получаемого оптимального плана обеспечивается нахождение Парето-точек критериального пространства решений, позволяющее указанным экономическим агентам принимать обоснованные решения по согласованию своих интересов. Суть описываемого подхода к созданию системы поддержки принятия решений при управлении региональным экономическим развитием можно изложить в виде следующих этапов. Задать основные технико-экономические характеристики количество, стоимость, производительность и срок службы производственного оборудования, объектов недвижимости, цену продажи произведенной на них продукции реальных производственных активов, необходимых для эффективного функционирования конкурентоспособных направлений экономической деятельности региона, выбранных для поддержки региональным управляющим центром.

Алготрейдинг

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.

индивидуумов. Возвращаясь к задаче оптимального распределения инвестиций, поясним особенности реализации генетического алгоритма в этом.

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. Эти механизмы достаточно просты по своей идее, но остроумны если к природе применимо это слово и эффективны.

Удивительно, но простое моделирование эволюционного процесса на компьютере позволяет получить решения многих практических задач. В следующих разделах мы последовательно расскажем вначале о биологических механизмах эволюции, а затем о способах их моделирования с помощью генетических алгоритмов. Эволюционная теория Как известно, эволюционная теория утверждает, что жизнь на нашей планете возникла вначале лишь в простейших ее формах - в виде одноклеточных организмов.

Эти формы постепенно усложнялись, приспосабливаясь к окружающей среде и порождая новые виды, и только через многие миллионы лет появились первые животные и люди. Можно сказать, что каждый биологический вид с течением времени улучшает свои качества так, чтобы наиболее эффективно справляться с важнейшими задачами выживания, самозащиты, размножения и т.

Что такое генетические алгоритмы

Ссылка на публикацию Данная конфигурация по введенным данным производит оценку проекта, выводит отчет поток реальных денег, выбирает альтернативу и с помощью генетического алгоритма выбирает оптимальный вариант вложения средств Данная программа предназначена для произведения финансового анализа. Документ инвестиционный проект предназначен для ввода фактических данных проекта.

На форме вводятся разные статьи затрат и их суммы по видам деятельности операционная, инвестиционная и финансовая.

Чтобы сделать понятными принципы работы генетических алгоритмов, Один из наиболее наглядных примеров - задача распределения инвестиций, .

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.

Однако независимо от типа моделей портфельной оптимизации в ее основе лежит модель, предложенная Г. Марковицем [Дубровин и др. Однако эта модель характеризуется высокой вычислительной трудоемкостью, в плане применения численных методов оптимизации.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

Каждый объект элемент любого вектора из таблицы 1 можно представить в виде совокупности атрибутов, численно характеризующей данный объект. , — размер вектора . Для организации работы ГА необходимо определить используемые генетические операторы:

Оптимизация инвестиций с помощью генетического алгоритма. Автор: Пьянков Денис Витальевич, 4 курс, факультет экономики.

В тестере стратегий предусмотрено два режима оптимизации, переключение между которыми происходит на вкладке"Настройка". Медленная полный перебор параметров В данном режиме происходит полный перебор всех возможных комбинаций значений входных переменных, выбранных для оптимизации на соответствующей вкладке. Этот метод является наиболее точным, однако прогоны советника со всеми комбинациями параметров занимают достаточно продолжительное время. Быстрая генетический алгоритм В основу данного типа оптимизации заложен генетический алгоритм подбора наилучших значений входных параметров.

Данный тип оптимизации значительно быстрее полного перебора параметров и практически не уступает ему в качестве. Оптимизация полным перебором, которая заняла бы несколько лет, выполняется за несколько часов при использовании генетического алгоритма. Каждая особь имеет определенный набор генов, который соответствует набору ее параметров. Генетическая оптимизация основана на постоянном отборе наиболее"приспособленных" параметров значения, которые дают наилучший итоговый результат.

В общем виде алгоритм может быть представлен следующим образом: Для окончания оптимизации необходимо отсутствие улучшения критерия оптимизации на протяжении нескольких скрещиваний поколений.

Искусственная жизнь. Генетический алгоритм. Мир №1