Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

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

Джон Генри Холланд, американский ученый, создатель генетических алгоритмов

Программа реализации генетического алгоритма, использование визуальной среды программирования. Руководство пользователя, листинг программы. Возможность ввода параметров:

Какие отличия между бизнес-размерностями и бизнес-метриками дополнительные баллы за реферат по одной из тем для самостоятельного . эволюционного программирования на примере генетических алгоритмов.

Срок регистрации темы курсового проекта истек, по всем вопросам пишите на - . Требования к оформлению: , 12 , ; абзац: Примерная тематика курсовых проектов: Электронные платежные системы: Платежные системы и 2 : Электронные деньги , - : Конвертация наличных и безналичных денег в электронный вид:

Лист здания Аннотация В данной курсовой работе рассматриваются теоретические и практические вопросы решения Диофантовых уравнений с помощью генетического алгоритма. Цель курсовой работы: Курсовая работа состоит из двух разделов.

Любая задача, алгоритм решения которой заранее не известен или . таких как: техника, геология, физика, бизнес и т.д. . Генетические алгоритмы.

Согласен на обработку моих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности Заказать Параллельный алгоритм является полностью противоположностью последовательным. Этот алгоритм может реализовываться по отдельным частям на различных вычислительных машинах с предстоящим объединением итоговых результатов. Некоторые виды алгоритмов легко поддаются распаду на выполняемые элементы, функционирующие в независимом режиме. Параллельные алгоритмы достаточно важные для процесса совершенствования многопроцессорных систем.

Зачастую, намного проще разработать один компьютер, имеющий быстрый процессор, чем устройство, которое работает на основе мотива медленных процессоров. Одной из разновидностью параллельных алгоритмов являются распределенные. Они специально создаются с целью их использования на кластерах и в распределительных системах.

– интеллектуальный анализ данных

Самсонов Научный руководитель: Генетические алгоритмы. Структура и применение.

Разработка гибридного генетического алгоритма трассировки . занятий и курсовом проектировании по курсу"Генетические алгоритмы и . компании Synopsys," Электроника: Наука, технология, бизнес, №.

Наука объясняет окружающее и помогает приспособиться к новой информации, получаемой из внешней среды. Многое из того, что мы видим и наблюдаем, можно объяснить теорией эволюции через наследственность, изменение и отбор. На мировоззрение людей сильно повлияла теория эволюции Чарльза Дарвина, представленная в работе"Происхождение Видов", в году. Множество областей научного знания многим обязано революции, вызванной теорией эволюции и развития.

Дарвин обнаружил главный механизм развития: Поэтому ученые, которые занимались компьютерными исследованиями, также обращались к теории эволюции. Возможность того, что вычислительная система, наделенная простыми механизмами изменчивости и отбора, могла бы функционировать по аналогии с законами эволюции в естественных системах, была очень заманчивой. Она является причиной появления ряда вычислительных систем, построенных на принципах естественного отбора.

В природе постоянно происходит процесс решения задач оптимизации, которые являются одним из самых важных практических классов. Их приходится решать каждому из нас на работе и в быту. Благодаря открытиям, которые делают ученые, современной науке известны все основные механизмы эволюции, связанные с генетическим наследованием.

Аль-Гбури Мустафа Халил

Скачать тут: Пример оформления бланка задания на курсовой проект. Структура, сведения о научной и образовательной деятельности: Для абитуриентов: Выполнение и защита курсовой работы: Разработка алгоритма решения задачи блок-схемы Реализация алгоритма, листинг программы.

Курсовая работа"Анализ и разработка алгоритмов решения оптимизационных задач" Курсовая работа Оптимизация и реинжениринг бизнес-процессов Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы. Экология.

Метод Метрополиса и моделирование простейших графических моделей: Найдется тема и для тех, кто уже умеет программировать на хорошем уровне. Голяндина Нина Эдуардовна к. Марковские цепи и моделирование случайных сценариев. Некоторые парадоксы теории вероятностей. Первая тема является входом в тематику, посвященную применению метода"Гусеница"- к анализу и прогнозу временных рядов см.

Генетический алгоритм - курсовая работа

- , 2. Но в первую очередь методы сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных . Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в раз превысившем первоначальные затраты от до тыс. Известны сведения о проекте в 20 млн.

Генетические алгоритмы в настоящее время широко используются для решения ряда экономически значимых задач в бизнесе и инженерных разработках. Цель курсовой работы – разработкаучебного электронного пособия.

В принципе для функционирования генетического алгоритма достаточно этих двух генетических операторов, но на практике применяют еще и некоторые дополнительные операторы или модификации этих двух операторов. Например, кроссовер может быть не одноточечный как было описано выше , а многоточечный, когда формируется несколько точек разрыва чаще всего две.

Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма оператор мутации представляет собой инверсию только одного случайно выбранного бита хромосомы. Схема функционирования генетического алгоритма Теперь, зная как интерпретировать значения генов, перейдем к описанию функционирования генетического алгоритма. Рассмотрим схему функционирования генетического алгоритма в его классическом варианте. Случайным образом сформировать начальную популяцию, состоящую из особей. Вычислить приспособленность каждой особи и популяции в целом также иногда называемую термином фиттнес.

Значение этой функции определяет насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения задачи. С определенной вероятностью вероятностью кроссовера выбрать вторую особь из популяции и произвести оператор кроссовера. С определенной вероятностью вероятностью мутации выполнить оператор мутации. С определенной вероятностью вероятностью инверсии выполнить оператор инверсии. Поместить полученную хромосому в новую популяцию 6.

Выполнить операции, начиная с пункта 3, раз.

Генетические алгоритмы 2 (стр. 1 из 5)

Для ГА пока не существует таких же чётких математических основ, как для НС, поэтому при реализации ГА возможны различные вариации. Начальная популяция — конечный набор допустимых решений задачи. Эти решения могут быть выбраны случайным образом или получены с помощью вероятностных жадных алгоритмов.

Непрерывные генетические алгоритмы - курсовая работа Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов решения.

Работа над замечаниями Настоящая пояснительная записка является второй версией работы, исправленной и дополненной в соответствии с рецензией. Рецензию на версию 1 работы см. В соответствии с замечанием 1 рецензии, задание на курсовое проектирование введено в начало отчета. В то же время оно оставлено также и на прежнем месте - в начале практической части отчета. Это объясняется тем, что задание имеет смысл ТЗ с указанием конкретных значений параметров и поэтому необходимо практической части работы.

Получить полный текст 2. В соответствии с замечанием 2 рецензии, подробно рассмотрена процедура скрещивания и мутации. К сожалению в соответствии с замечанием 3 рецензии ничего сделать невозможно.

Непрерывные генетические алгоритмы

Что они могут делать? Ключевые слова: Сжатие изображений с помощью искусственной нейронной сети.

Тут найдется полное раскрытие темы -Генетические алгоритмы, Загружено: Скачать курсовую работу Читать текст online Заказать курсовую .. в современных условиях российского бизнеса скорее предпочтет.

Загружай файлы! Получай деньги! Разновидности курсовых Какие курсовые бывают в чем их особенности и Рефераты, дипломные, курсовые работы - бесплатно: Разработка алгоритмов различной структуры и их реализация с помощью программных средств Выполнил студент Лихотина КН Руководитель Малышева ИС Читать ещё Банк рефератов содержит более тысяч рефератов сб-вс Разработка алгоритмов различной структуры и их реализация с помощью программных Алгоритм выполнения курсовой работы — Студопедия Сохраненная копия 4 июн г - На Студопедии вы можете прочитать про: Алгоритм выполнения курсовой работы Подробнее Курсовая работа: Алгоритмы сортировки - Сохраненная копия 21 февр г - Скачать бесплатно: Алгоритмы сортировки Тип: Курсовая работа Размер: Глава: Курсовая работа ВУЗ:

Метка «генетический алгоритм»

Анализируя полученные результаты моделирования приходим к выводу, что оптимальным количеством маршрутов можно считать , число поколений, нет необходимости повторять алгоритм больше раз поколений , чтобы получить хороший результат. Также на значение фитнес-функции влияет коэффициент скрещивания: Как видно из таблицы самое лучшее значение фитнес-функции, а значит самое минимальное расстояние за которое можно объехать 20 городов, получают за счет параметров, которые указаны в таблице в строке под номером Руководство пользователя.

Генетический алгоритм как простая модель эволюции в природе, Тип: курсовая работа Добавлен еля Похожие работы в современных условиях российского бизнеса скорее предпочтет нанять лишних.

Заключение Введение В настоящее время быстро развивается новое направление в теории и практике искусственного интеллекта — эволюционные вычисления ЭВ. Особенности идей эволюции и самоорганизации заключаются в том, что они находят подтверждение не только для биологических систем, развивающихся много миллиардов лет. Эти идеи в настоящее время с успехом используются при разработке многих технических и, в особенности, программных систем.

Генетические алгоритмы ГА были разработаны американским исследователем Холландом. Голдберг ученик Холланда успешно развил ГА и расширил области его применения. Также в х годах в Германии И. Рехенберг заложил основы"эволюционных стратегий" ЭС. В науке и технике эволюционные вычисления используются в качестве адаптивных алгоритмов для решения практических задач и как вычислительная модель эволюции естественных систем. ЭВ успешно применяются при решении сложных задач в технических разработках и в бизнесе.

С помощью ЭВ было разработано много промышленных проектных решений, которые позволили сэкономить миллионы долларов.

Генетический алгоритм

Узнай, как дерьмо в"мозгах" мешает людям больше зарабатывать, и что ты лично можешь сделать, чтобы ликвидировать его навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!