Чем обусловлен повышенный интерес к квантовым инвестициям

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.

Введение.Основы генетических алгоритмов | Лекция | НОУ ИНТУИТ

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.

Генети ческий алгори тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и.

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.

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.

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

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.

Из-за наличия комбинаторных свойств задача оптимизации ИП на основе модели Г. Марковица относится к -сложным - варьируя доли финансовых активов в ИП, можно сформировать их бесконечное множество с собственным балансом между ожидаемой доходностью и риском.

генетические алгоритм

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.

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

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. Понятие оптимальности, по-видимому, знакомо почти каждому и вошло в практику большинства предметных областей.

С оптимизационной проблемой мы сталкиваемся каждый раз, когда возникает необходимость выбора из некоторого множества возможных решений наилучшего по определенным критериями и, как правило, удовлетворяющего заданным условиям и ограничениям. Само понятие оптимальности получает совершенно строгое толкование в математических теориях, однако в других областях оно может интерпретироваться скорее содержательно.

Тем не менее различие между строгим и содержательным понятиями оптимальности, как правило, очень незначительно.

Применение генетического алгоритма при оценке рисков инновационных проектов

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.

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

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. Таким путем возникла защитная окраска у многих рыб и насекомых, панцирь у черепахи, яд у скорпиона и многие другие полезные приспособления.

С помощью эволюции природа постоянно оптимизирует все живое, находя подчас самые неординарные решения.

Генетические алгоритмы реферат по программированию и компьютерам , Сочинения из Программирование

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.

Ключевые слова: инвестиционный портфель, инвестиции, компьютерные методы (генетические алгоритмы, генетическое.

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. Использование опыта решения аналогичных задач также не дает повода для оптимизма.

Для решения указанной проблемы предлагались различные подходы, одним из которых являются конкурирующие подпопуляции [2]. Этот подход получил дальнейшее развитие в коэволюционном алгоритме [3], в котором параллельно работают, при этом взаимодействуя между собой, индивидуальные генетические алгоритмы с различными настройками подпопуляции. Конкуренция и кооперация индивидуальных алгоритмов в отличие от [2] обеспечивают самонастройку эволюционного поиска на решаемую задачу в ходе ее однократного решения и снимают проблему ручного выбора наилучшего алгоритма.

Стандартный коэволюционный алгоритм состоит из следующих этапов:

Типы оптимизации

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.

В качестве фитнесс-функции генетического алгоритма была . средств в рамках задачи оптимизации инвестиционного портфеля.

Нелинейность, искусственный интеллект и генетические алгоритмы Часть 1 Перевод: Адам имеет в своем багаже более двух десятилетий опыта в финансовой индустрии, включая 12 лет в банке , где он был Управляющим Директором. Система построена, преимущественно, на Генетических Алгоритмах ГА и других Эволюционных моделях, для определения ценовых расхождений, арбитража и паттернов на электронных финансовых рынках. Вдобавок, разработал программы распознавания языка и настроения аналитиков для торговли на основе новостей.

не нанимает аналитиков, портфельных управляющих или трейдеров, только ученых и инженеров. Адам, вы можете дать определение высокочастотному трейдингу?

11.2. Математическая модель генетического алгоритма

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.

систем, а также генетических алгоритмов - адекватного аппарата его проведения. Цель лекции: и их предыстория);. регуляция (инвестиции);.

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.

Его исследование основывалось на экспериментах с клеточными автоматами , проводившимися Холландом и на его трудах написанных в университете Мичигана. Холланд ввел формализованный подход для предсказывания качества следующего поколения, известный как Теорема схем. Исследования в области генетических алгоритмов оставались в основном теоретическими до середины х годов, когда была, наконец, проведена Первая международная конференция по генетическим алгоритмам в Питтсбурге, Пенсильвания США.

С ростом исследовательского интереса существенно выросла и вычислительная мощь настольных компьютеров, это позволило использовать новую вычислительную технику на практике. В конце х, компания начала продажу первого в мире продукта, работавшего с использованием генетического алгоритма.

15 09 2018 Лекция «Генетические алгоритмы для поиска оптимальных структур» Ульянцев В. И.

Posted on