Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

Кроме того, алгоритм имеет меньше настраиваемых параметров и меньше выполняемых операций, что делает его более перспективным для обобщения на задачи условной многокритериальной оптимизации. Для решения задач условной многокритериальной оптимизации методы учета ограничений должны быть обобщены для нескольких целевых функций. Сравнение эффективности стандартного ГА и ВГА проводилось на тестовых задачах условной двух-, трех- и четырехкритериальной нелинейной оптимизации. В некоторых задачах допустимая область лежала вне множества Парето соответствующей многокритериальной безусловной задачи. В первую очередь необходимо было выяснить, какой из методов учета ограничений является наиболее эффективным для поставленных задач. Было проведено сравнение динамического и адаптивного штрафов. В результате исследований было установлено, что наиболее эффективным является метод динамических штрафов. В таблице 3 приведена средняя отно- сительная эффективность в процентах динамического штрафа по отношению к адаптивному штрафу, для вероятностного ГА. Аналогичные исследования показывают, что для стандартного ГА также наиболее эффективен метод динамических штрафов. В результате проведенных исследований было установлено, что наиболее эффективной является схема 8РЕА.

Прогнозирование курса криптовалют с помощью платформы

Среди методов решения сложных задач оптимизации широкое распространение получили эволюционные алгоритмы [1]. Однако нерешенной проблемой при использовании этих алгоритмов остаются высокая сложность и трудоемкость их настройки на решаемую задачу из-за большого числа возможных комбинаций параметров алгоритма селекции, мутации, скрещивания и некоторых других.

Эффективность одной и той же настройки на разных задачах и различных настроек на одной и той же задаче может изменяться в очень широком диапазоне. Поэтому выбор настроек наугад неприемлем, так как многие комбинации параметров алгоритма оказываются неработоспособными, а тщательная настройка под новую задачу чрезмерно трудоемка из-за временных, трудовых и материальных затрат.

оценки венчурных проектов, формирования портфеля реальных инвестиций предлагается использовать вероятностный генетический алгоритм.

С Описан подход для оптимизации торговых стратегий алгоритмов , основанный на индикаторах финансовых и товарных рынков и эволюционных вычислениях. Представлен параллельный генетический алгоритм, который был применен для автоматизации поиска оптимальных параметров торговых стратегий с точки зрения максимизации показателей доходности. . Введение и постановка задачи В практике биржевой торговли одним из основных направлений при выработке торговых стратегий торговых алгоритмов является технический анализ ценовых рядов с помощью множества индикаторов [1 6].

Пусть мы имеем индикатор технического анализа: Обобщенная торговая стратегия , основанная на индикаторе , определяется следующими соотношениями: Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ проект. Например, одним из часто используемых индикаторов при анализе ценовых рядов является экспоненциальное скользящее среднее порядка : Порядок скользящего среднего определяет степень сглаживания цены, чем больше , тем сильнее сглаживание. Рассчитывается также разность экспоненциальных скользящих средних порядков 1 2: 2 Приведем пример простейшей торговой стратегии на основе экспоненциальных скользящих средних [2].

Таким образом, проблема оптимизации торговой стратегии состоит в следующем: Для решения данной проблемы в работе предлагается подход, основанный на применении параллельной версии [10] генетических алгоритмов ГА [7, 8] с использованием 3 Параллельный генетический алгоритм для оптимизации торговых стратегий предварительного знания прикладной области множества индикаторов , выборе обобщенной схемы торговой стратегии, задаваемой в виде темплейта с параметрами [9], и ограничении пространства поиска оптимальных параметров.

Генетический алгоритм Генетический алгоритм основан на моделировании процесса естественного отбора в популяции особей, каждая из которых представлена точкой в пространстве решений задачи оптимизации.

В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации. Основной механизм эволюции - это естественный отбор.

предлагается использовать генетический алгоритм. Разработанная компьютерная модель, описывающая жизненный цикл инвестиционных проектов.

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: В рассматриваемом случае используется элитная селекция. Выбираются лучшие элитные элементы на основе сравнения значений целевой функции.

Процесс продолжается до тех пор, пока продолжают появляться элитные элементы. При скрещивании особи обмениваются генами. Ген у двух особей, выбранных оператором отбора, заменяется случайным значением с учетом его известной предельной величины. Работа ГА определяется следующей последовательностью действий: Необходимо также учитывать, что весовой коэффициент инновационного проекта должен быть больше или равен весовому коэффициенту инновационных рисков.

Применение оператора скрещивания или оператора мутации для пар родителей, выбранных оператором отбора. Проверка условия прекращения работы ГА. При реализации ГА будет использоваться подход, получивший название концепции островов. Для организации работы ГА необходимо ввести следующие понятия:

Интеллектуальные методы принятия решений на основе данных группового экспертного оценивания

Применение генетических алгоритмов для настройки систем нечеткого вывода. Алгоритм реализации метода Дельфы с вычислением квартилей распределения. Алгоритм реализации метода Дельфы с вычислением среднеквадратического отклонения. Методы упорядочения и классификации объектов.

Генетический алгоритм был получен в процессе обобщения и имитации в задаче переменными являются объемы инвестиций в каждый проект (

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.

Ваш -адрес н.

В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации. Основной механизм эволюции - это естественный отбор. Его суть состоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомства, чем плохо приспособленные особи.

При этом благодаря передаче генетической информации генетическому наследованию потомки наследуют от родителей основные их качества.

По теме: «Генетические алгоритмы и их практическое применение» Непрерывные генетические алгоритмы. инвестиций для каждого проекта.

В закладки Системы искусственного интеллекта обошли человечество в человеческих играх В году системы, основанные на алгоритмах обучения с подкреплением один из способов машинного обучения, при котором система обучается, взаимодействуя с некой средой или моделью среды и получая от неё ответные сигналы , несколько раз обыграли людей в сложные игры.

Разработанный алгоритм игры в го продолжил побеждать сильнейших игроков мира и научился вырабатывать стратегию игры самостоятельно — без анализа сыгранных человеком партий. Эта версия системы получила название . В декабре года рассказала об обобщённой версии алгоритма — , — которая не предназначена для какой-то конкретной игры. На вход система получает правила игры и в ходе обучения самостоятельно вырабатывает тактику.

Он успешно обучилась шахматам, го и сеги и обыграла лучшие алгоритмы в каждой из игр. В университете Карнеги — Меллон разработали алгоритм , который обыграл ведущих игроков в покер на дневном турнире по техасскому холдему. Система , созданная учёными из Карлова университета в Праге, Чешского технического университета и Альбертского университета, чуть ранее также смогла обыграть человека в покер.

Некоторые эвристические алгоритмы для решения задачи формирования инвестиционного портфеля

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:

Генетический алгоритм работает с представленными в конечном . инвестиций, поясним особенности реализации генетического Хромосома Xj = объем вложения в проект j = разрядная запись этого числа.

Решение задачи оптимизации сети Интернет-проекта с применением генетического алгоритма Введение к работе Актуальность темы исследования. В настоящее время при ведении бизнеса активно применяются современные информационные технологии на основе глобальной компьютерной сети Интернет. Хотя сама сеть Интернет имеет достаточно долгую историю, ее коммерческое использование началось лишь в году.

Таким образом, история применения сети Интернет для ведения бизнеса насчитывает не более лет. Если в таких странах как США, Япония и страны Европы пик развития сети Интернет и внедрения Интернет-технологий в бизнес уже позади, то в России его можно ожидать в ближайшие годы. Об этом свидетельствует мировая и российская статистика роста пользователей сети Интернет. В настоящее время имеется много печатных изданий и Интернет-источников, посвященных различным аспектам ведения Интернет-бизнеса.

Это книги таких зарубежных и российских авторов как Г. Однако информация в этих источниках носит, в основном, описательный характер, в то время как для принятия эффективных решений руководству Интернет-проектов требуются количественно обоснованные модели и методы. В сети Интернет представлено также большое количество инструментов для ведения Интернет-бизнеса. Однако для обоснования их применения часто используются различные эвристические процедуры, основанные на здравом смысле, опыте и интуиции.

Инвестиционный анализ, применение генетического алгоритма для выбора проекта

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке им. Горького Санкт-Петербургского государственного университета. Ученый секретарь Диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент Капусткин В.

Генетические алгоритмы В этой задаче переменными являются объемы инвестиций данный проект рекомендован генетическим алгоритмом.

Настройка систем нечеткого вывода 2. Пример настройки параметров функций принадлежности термов входных лингвистических переменных и весовых коэффициентов правил нечеткого вывода 2. Пример классификации альтернатив на основе мультимножеств и систем нечеткого вывода Выводы Глава 3. Использование схемы Беллмана-Заде, нечеткого метода Дельфы и мультимножеств в задаче упорядочения альтернатив 3. Многокритериальный анализ альтернатив по схеме Беллмана-Заде 3.

Согласование индивидуальных экспертных оценок. Нечеткий метод Дельфы 3. Выбор наилучшего решения на основе теории мультимножеств 3. Примеры упорядочения альтернатив 3. Пример упорядочения альтернатив при равновесных критериях 3. Пример упорядочения альтернатив при неравновесных критериях с полным согласованием значений экспертных оценок на основе нечеткого метода Дельфы Выводы Глава 4.

Использование мультимножестви нечеткой кластеризации в задаче классификация альтернатив 4. Задача нечеткой кластеризации 4.

Оценка эффективности инвестиционных. проектов.

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. Прединвестиционные затраты относятся к операционным и переносятся расходы будущих периодов в отчетах, однако указываются на отдельной вкладке. Отчет поток реальных денег рассчитывает затраты по трем видам деятельности, сальдо трех потоков, дисконтированный денежный поток, , и срок окупаемости.

Отчет выбор альтернатив предназначен для оценки в виде рейтинга нескольких проектов.

Руководитель проекта — Полежаев П.Н. сети облачной системы;; генетический алгоритм маршрутизации данных и обеспечения QoS в трафика в системах IPTV // Интеллект. Инновации. инвестиции.

- . . - , , 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.

Как правило, генетический алгоритм используется для корректировки числовых значений выходов нейронной сети или настройки параметров функций принадлежности нечеткой модели [1] , [6]. В [7] приводится описание реализации ГА для обучения нейро-нечеткой сети ННС , однако в данной работе был обнаружен ряд серьёзных недостатков, а именно выявлена проблема выбора лучшего хромосомного набора, определяющего параметры соответствующих функций принадлежности ФП , с точки зрения глобальной оптимизации — минимизации ошибки выхода ННС.

Также накладывается ограничение в кодировании информации с использованием хромосом, размерностью более 10 бит, так как это приводит к малой вариабельности параметров, что в дальнейшем может негативно отразиться на результатах обучения нейро-нечеткой сети. Описание алгоритма Генетический алгоритм является эвристическим методом оптимизации, основанным на механике естественного отбора и природной генетике [8]. Генетический алгоритм работает с целым набором решений, и использует операторы отбора, скрещивания и мутации, чтобы скомбинировать части родительских хромосом и произвести потомство, которое будет иметь преимущества обоих родителей.

Генетический алгоритм/Искусственная жизнь