Применение генетического алгоритма при оценке рисков инновационных проектов

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.

Пресс-центр

Транскрипт 1 УДК И. Автоматизация процессов управления деятельностью вуза, безусловно, на сегодняшний день задача, требующая к себе внимания, необходимо создание информационных систем управления. Одной из важнейших и актуальных задач, решаемых системой управления образовательным учреждением, является составление расписания занятий.

Разработка генетического алгоритма для оптимизации инвестиций. для оптимизации распределения инвестиций на предприятии Разработка информационной модели автосервиса с использованием языка.

Его использование для решения задач оптимизации привело к появлению генетических алгоритмов. Таким образом, вид в целом развивается, лучше и лучше приспосабливаясь к среде обитания. Дальнейшее развитие эти идеи, как собственно и свое название — генетические алгоритмы, получили в работах Гольдберга и Де Йонга. Цель генетического алгоритма при решении задачи оптимизации состоит в том, чтобы найти лучшее возможное, но не гарантированно оптимальное решение.

Для реализации генетического алгоритма необходимо выбрать подходящую структуру данных для представления решений. Структура данных генетического алгоритма состоит из набора хромосом. Вообще говоря, хромосомы генетических алгоритмов не ограничены только бинарным представлением. Известны другие реализации, построенные на векторах вещественных чисел.

Каждая хромосома строка представляет собой последовательное объединение ряда подкомпонентов, которые называются генами. Наиболее распространенный вид мутаций — случайное изменение только одного из генов хромосомы. В простейшем случае кроссинговер в генетическом алгоритме реализуется так же, как и в биологии. Основные структуры и фазы генетического алгоритма Приведем простой иллюстративный пример — задачу максимизации некоторой функции двух переменных 1, 2 , при ограничениях: Предположим, что ти разрядное кодирование достаточно для 1 и 2.

Объединяет эти полярные случаи то, что в обоих случаях для реализации метасистемного перехода в духе Турчина были использованы одни и те же правила взаимодействия между компонентами. В классической постановке задача распределения целей выглядит следующим образом. Имеется роботов с вычислителями и целей, причем у каждого вычислителя имеются координаты всех роботов и всех целей. Подобные задачи, как показывает опыт, достаточно эффективно решаются генетическим методом.

Простейший, неэкономичный по времени метод выглядит так. Каждый вычислитель, принадлежащий -му роботу, имея все данные о положении роботов и целей, строит популяцию возможных решений задачи назначений и, следуя классической процедуре, используя операторы кроссовинговера, мутации, оценки и отбора, через несколько итераций находит квазиоптимальное решение.

УДК ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО. РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ГЕНЕРАЦИИ С ЦЕЛЬЮ УМЕНЬШЕНИЯ установившихся режимов в процессе использования ГА применяется пакет “программа инвестиций, поскольку выполняются в виде модулей.

Обзор современных нейросетевых и генетических программных продуктов Можно выделить основные направления применения нейронных сетей - это распознавание изображений, прогнозирование финансово - экономических инструментов и показателей, различные веб -задачи и т. Основные преимущества нейросетевого моделирования следующие: Основными недостатками нейронных сетей обычно считают следующее [3, 7, 22, 33]: Обучение нейронной сети, в общем, относится к задаче оптимизации.

Методы оптимизации, как известно, делят на два класса: Одной из главных проблем многослойного персептрона и нейронных сетей вообще является собственно проблема обучения для задач уровня сложности выше среднего. Одними из примеров таких задач являются распознавание изображений и прогнозирование [7, 29]. Задача обучения нейронной сети - сложный процесс, вначале необходимо определиться с типом сети, со структурой сети - слои и нейроны в них, входы и выходы, подготовить данные, далее необходимо обучить сеть, то есть подобрать коэффициенты связей между нейронами.

Одним из современных подходов к поиску структуры нейронной сети и ее обучению является применение генетических алгоритмов [29, 33].

Что такое генетические алгоритмы

Они находят решение, которое, как кажется, дает хорошие результаты, и продолжают работать на его основе, не оценивая новые решения. Однако подобные программы не предназначены для работы с более сложными нелинейными проблемами, в которых лучшее локальное решение не обязательно будет лучшим абсолютным ответом. При работе с требуется выполнить три простых шага: Все настройки задачи оптимизации выполняются в одном окне модели .

В этом окне указывается целевая ячейка, определяются настраиваемые ячейки и ограничения.

Предложен новый подход к задаче оптимизации распределения разнородных с помощью принципа Беллмана-Заде и генетического алгоритма поиска и внешнего транспортирования нефти, использования попутного газа). .. промыслового обустройства) инвестиции вкладываются в трубопроводы.

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. Таким образом, потомки сильных индивидуумов также будут относительно хорошо приспособленными, а их доля в общей массе особей будет возрастать. После смены нескольких десятков или сотен поколений средняя приспособленность особей данного вида заметно возрастает.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

- . . - , , 1, 0. , - - . В процессе обучения нечетких моделей ряд авторов, помимо традиционных методов оптимизации, таких, как итерационные алгоритмы, используют генетический алгоритм [1] , [2].

Такие модели получили название “генетические алгоритмы” и уже широко . Генетические алгоритмы используются не только в задачах Такова, например, задача оптимального распределения инвестиций; один из вариантов.

Оптимизация плана закупок, плана инвестиций; Оптимизация стратегии развития. Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений.

Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций: Имеется инвестиционный капитал, который нужно распределить среди 10 проектов. Для каждого проекта задана функция зависимости прибыли от объема вложения. Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения капитала, при условии, что заданы минимальный и максимальный объем инвестиций для каждого проекта.

Чаще всего решение в данном случае принимает руководитель, основываясь только на личных впечатлениях о проектах.

Задача о рюкзаке

Проектирование информационной системы отслеживания финансовой стороны работы автосервиса. Спецификация требований к системе. Проектирование прецедентов, определение классов приложения. Описание основных форм проектируемого интерфейса приложения.

При описании генетических алгоритмов используются определения, .. Возвращаясь к задаче оптимального распределения инвестиций, поясним.

Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений. Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций: Имеется инвестиционный капитал, который нужно распределить среди 10 проектов. Для каждого проекта задана функция зависимости прибыли от объема вложения.

Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения капитала, при условии, что заданы минимальный и максимальный объем инвестиций для каждого проекта. Чаще всего решение в данном случае принимает руководитель, основываясь только на личных впечатлениях о проектах. Размеры упущенной выгоды при этом не подсчитывают, и неоптимальность решения может остаться незамеченной. Если же руководитель поручает аналитикам выбрать наиболее прибыльный вариант, применяются математические методы оптимизации.

Если все данные функции линейны, то можно применить методы линейного программирования симплекс-метод. Если хотя бы одна из функций нелинейна, то можно использовать метод градиентного спуска или полного перебора. К сожалению, классические методики оказываются малоэффективными во многих практических задачах. Это связано с тем, что невозможно достаточно полно описать реальность с помощью небольшого числа параметров модели, либо расчет модели требует слишком много времени и вычислительных ресурсов.

Інформаційні технології в управлінні підприємствами, програмами та проектами 131

траница 4 Стационарные генетические алгоритмы отличаются от поко-ленческихтъм, что у первых размер популяции является заданным постоянным параметром, который определяется пользователем, а у вторых размер популяции в последующих генерациях может увеличиваться или уменьшаться. Суть метода основана на выборе наилучших решений по ранее формализованным критериям. При этом процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию: Несмотря на внешнюю привлекательность данного метода, у него есть ряд существенных недостатков.

По теме: «Генетические алгоритмы и их практическое применение» Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций: Имеется . закодированы для использования в генетических алгоритмах.

Алгоритм применения концепции гармонического поиска для решения задачи оптимизации инвестиционных программ 16 Достигнутые значения целевой функции сравнивались со значениями, полученными с помощью двух наиболее распространенных в настоящее время методов - гибких методов максимума чистой приведенной стоимости и внутренней нормы доходности . Сводные результаты расчетов в т. Очевидно, что для практического внедрения мегаэвристик в процесс принятия инвестиционных решений необходимо возможно более полно описать область колеблемости исходных данных.

В рамках обоснования алгоритмической эффективности были проведены дополнительные 10 серий экспериментальных вариационных расчетов, состоящие из частных испытаний каждая. Все частные испытания характеризовались случайным значением компонент денежных потоков по инвестиционным проектам, постепенно возрастающей размерностью задачи - от размерности 5 х 5 до размерности х включительно, а также различным набором учитываемых факторов влияния.

По заданным таким образом стартовым условиям проводился расчет условно-оптимального значения целевой функции согласно пяти разработшшым алгоритмам и определялся алгоритм, обеспечивающий наивысшее ожидаемое значение конечного состояния инвестора.

Ваш -адрес н.

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.

технологий сводится, в частности, к выбору проектов и распределению ресурсов Существующие методы оценки эффективности инвестиционных про- нечеткого вывода, генетических алгоритмов и теории мультимножеств. 5. использованием методов теории нечетких множеств, нечеткой логики.

Оптимизация плана закупок, плана инвестиций; Оптимизация стратегии развития. Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений.

Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций: Имеется инвестиционный капитал, который нужно распределить среди 10 проектов. Для каждого проекта задана функция зависимости прибыли от объема вложения. Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения капитала, при условии, что заданы минимальный и максимальный объем инвестиций для каждого проекта. Чаще всего решение в данном случае принимает руководитель, основываясь только на личных впечатлениях о проектах.

Размеры упущенной выгоды при этом не подсчитывают, и неоптимальность решения может остаться незамеченной. Если же руководитель поручает аналитикам выбрать наиболее прибыльный вариант, применяются математические методы оптимизации. Если все данные функции линейны, то можно применить методы линейного программирования симплекс-метод.

11.2. Математическая модель генетического алгоритма

Формирование допустимого множества вспомогательных проектов Введение к работе Актуальность темы исследования. На современном этапе развития экономики в России одним из основных инструментов реализации стратегических целей предприятия является эффективное управление портфелем инвестиционных проектов. Такой портфель инвестиционных проектов формирует любая заинтересованная в развитии компания.

Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения что заданы минимальный и максимальный объем инвестиций для каждого проекта. . При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. в форме, подходящей для использования в генетическом алгоритме.

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. Генетический алгоритм включает три операции: Выбор производится случайным образом, причем вероятность выбора строки 1 пропорциональна ее ценности:

Решение задач оптимизации в MATLAB