Комплексное имитационное моделирование с применением генетических алгоритмов

Среди них, для моделирования поведения человека в социально-экономической среде больше других подходят нейронные сети, экспертные системы и аппарат нечеткой логики. Эволюционные вычисления применяются для других целей для самовосстановления и самоконфигурирования сложных систем, состоящих из одновременно функционирующих модулей , а генетические алгоритмы в основном используются для задач оптимизации. Поскольку в своей работе мы исходим из теории ограниченной рациональности, то решение оптимизационных задач здесь неуместно. Что касается оставшихся трех направлений ИИ, то для разрабатываемой нами модели они равнозначны, но есть отдельные тонкие моменты, исходя из которых, мы отдали предпочтение нейронным сетям. Для их обучения с последующим встраиванием в модель, использовались данные реально проводимых опросов нескольких тысяч респондентов. Результаты работы нейронных сетей, обученных на большом количестве наблюдений, на наш взгляд будут больше соответствовать действительности, чем экспертные системы исчисляющие предикаты из базы знаний, полученной путем опроса нескольких экспертов и системы нечеткой логики использующих правила, также закладываемые несколькими людьми

Генетические алгоритмы

Имя пользователя или адрес электронной почты Онтология анализа данных"Отчего же не вырвать? Только тут понимать надо, без понятия нельзя… Зубы разные бывают. Один рвешь щипцами, другой козьей ножкой, третий ключом… Кому как. Чехов Введение Потоки текстовой и числовой информации ежедневно порождаются и оседают в хранилищах данных. Насколько полно на практике используются все те закономерности, которые кроются в этих данных и, возможно, представляют большую ценность? Можно предположить, что процент переработки"сырых" данных в практически значимые знания пока что весьма скромен.

и Венский И.Г. Применение оттимизационных алгоритмов в ре- Экономика и управление. Петряков Благовещенский И.Г. Использование генетических алго- АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЯМИ И БИЗНЕС-.

Физика Методы и средства интеллектуального анализа данных Интеллектуальный анализ данных — одно из новых направлений искусственного интеллекта. Последнее обстоятельство связано со стремительным развитием вычислительной техники и программных средств для представления и обработки данных. Большие объемы накопленных данных постоянно приходится модифицировать из-за быстрой смены аппаратного и программного обеспечения БД, при этом неизбежны потери и искажение информации. Одним из средств для преодоления подобных трудностей является создание информационных хранилищ данных, доступ к которым не будет сильно зависеть от изменения данных во времени и от используемого программного обеспечения.

Другой подход ориентирован на сжатие больших объемов данных путем нахождения некоторых общих закономерностей знаний в накопленной информации. Оба направления актуальны с практической точки зрения. Второй подход более интересен для специалистов в области ИИ, так как связан с решением проблемы приобретения новых знаний. Следует заметить, что наиболее плодотворным является сочетание обоих направлений.

Наличие хранилища данных — необходимое условие для успешного проведения всего процесса . Хранилищем данных называют предметно-ориентированное, интегрированное, привязанное ко времени, неизменяемое собрание данных, используемых для поддержки процесса принятия управленческих решений. Предметная ориентация означает, что данные объединены в категории и хранятся в соответствии с теми областями, которые они описывают, а не в соответствии с приложениями, которые их используют. Такой принцип хранения гарантирует, что отчеты, сгенерированные различными аналитиками, будут опираться на одну и ту же совокупность данных.

Привязанность ко времени означает, что хранилище можно рассматривать как собрание исторических данных, то есть конкретные значения данных однозначно связаны с определенными моментами времени. Атрибут времени всегда явно присутствует в структурах хранилищ данных.

Введение в искусственные нейронные сети. Классификация нейронных сетей и принципы построения. Применение нейронных сетей в различных областях.

Описаны фундаментальные основы генетических алгоритмов и технологий в науке, технике, образовании, бизнесе и экономике.

Ученые факультета вычислительной техники из исламского университета Азад, расположенного в ОАЭ, опубликовали работу , посвященную прогнозированию поведения фондовых индексов на основе технологий нейронных сетей, генетических алгоритмов и с использованием опорных векторов. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этого документа. Введение Одним из популярных направлений финансово анализа в последние годы является прогнозирование цен акций и поведения фондовых индексов на основе данных о предыдущих торговых периодах.

Для получения сколько-нибудь релевантных результатов необходимо использование подходящих инструментов и корректных алгоритмов. Ученые поставили своей целью разработку специального софта, который бы мог генерировать прогнозы поведения фондовых индексов с помощью предиктивных алгоритмов и математических правил. Фондовые индексы сами по себе непредсказуемы, поскольку зависят не только от экономических событий, но на них также влияет и политическая обстановка в разных частях света.

Поэтому разработать математическую модель для обработки таких непредсказуемых, нелинейных и непараметрических временных рядов крайне сложно. При работе на фондовом рынке используют два вида анализа.

Программные продукты и системы

Суменков , кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории УрГЮА Идея создания первых советующих экспертных систем зародилась свыше 30 лет назад, в ходе развития методов обработки данных на ЭВМ. За последние годы данная область в результате быстрого развития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать новые очертания, включая системы, ранее почти не имевшие отношения к проблемам принятия решений прежде всего, нейросетевые технологии, мониторинговые системы и генетические алгоритмы.

Современные теории менеджмента, информационных технологий в бизнесе, концепции знаний, принципы построения интеллектуальных систем, и, в рамках последних,созданиеэкспертных и нейронных систем, методы применения генетических алгоритмов в процессе воспроизведения адаптирующихся к окружающей среде искусственных систем не должны заслонять главного: Системы оценочного характера приобрели свою актуальность в процессе решения аудиторских проблем.

Генетические алгоритмы — это компьютерная модель эволюции популяции искусственных В процессе разработки бизнес-плана экономист сталкивается с большим числом альтернатив, характерных для рыночной экономики. В таких случаях эффективно применение генетического алгоритма.

Генетические алгоритмы достаточно распространены, применяются в различных областях для решения задачи оптимизации. Финансисты активно применяют их в своей практической деятельности. Генетические алгоритмы базируются на синтетической теории эволюции, учитывающей биологические механизмы наследования признаков в природных и искусственных популяциях организмов, а также на опыте в области селекции животных и растений. Методологически генетические алгоритмы основаны на гипотезе селекции, которая гласит, что чем выше приспособленность особи, тем выше вероятность того, что в потомстве, полученном с ее участием, признаки, определяющие приспособленность, будут выражены сильнее.

Проектирование начинают с формирования в новом поисковом пространстве области допустимых значений переменных и выбирают некоторые пробные точки, которые имеют смысл генотипов потомков. Далее задействуется механизм эволюции, по сути — глобальной оптимизации поиска глобального экстремума целевой функции. Подобно тому как в природе осуществляется скрещивание организмов, в процедуре оптимизации координаты новых пробных точек получаются как результат манипулирования координатами старых, причем в качестве родительских точек выступают лучшие точки в фенотипическом отношении, неудачные решения отбрасываются отмирают.

Рассмотрим прогнозирование на основе ИНС на примере решения задачи распознавания образов. Данные о прогнозируемой переменной за некоторый промежуток времени образуют образ, класс которого определяется значением прогнозируемой переменной в некоторый момент времени за пределами данного промежутка, то есть значением переменной через интервал прогнозирования.

Метод окон предполагает использование двух окон и 0 с фиксированными размерами и соответственно. Эти окна способны перемещаться с некоторым шагом по временной последовательности исторических данных, начиная с первого элемента, и предназначены для доступа к данным временного ряда, причем первое окно ,, получив такие данные, передает их на вход нейронной сети, а второе 0 — на выход. Предполагается наличие скрытых зависимостей во временной последовательности как множестве наблюдений.

Нейронная сеть, обучаясь на этих наблюдениях и соответственно настраивая свои коэффициенты, пытается извлечь эти закономерности и сформировать в результате требуемую функцию прогноза .

Ваш -адрес н.

Алгоритмы и способы записи алгоритмов, свойства и виды алгоритмов. Возможное решение можно представить длинной строкой этих цифр. В одном методе программист сначала случайно генерирует совокупность строк, состоящих из комбинаций двоичных цифр рис. В результате формируются гибридные системы ИИ. Японские фирмы , , , и другие начали включать гибридные ИИ в такие изделия, как бытовая техника, фабричное и офисное оборудование.

Фирма работала над -системой для прогнозирования стоимости конвертируемых облигаций.

Однако применение стандартного генетического алгоритма к . С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе.

Данная статья посвящена вопросам применения современных нейросетевых технологий в индустрии гостеприимства и туризма. В настоящее время рыночные условия хозяйствования приводят к возрастающей неопределенности, влиянию внешних и внутренних факторов на функционирование как отрасли в целом, так и отдельных предприятий, входящих в ее состав. Индустрия гостеприимства и туризма ощущает потребность в средствах раннего обнаружения потенциальных проблем с целью профилактики их возникновения или снижения негативных последствий.

В качестве инструмента, позволяющего обнаружить такие опасные состояния предлагается применение нейросетевых технологий, в частности, нейроагента. В статье раскрыты современные исследования в туризме, проведенные с применением нейросетей, даются рекомендации по созданию методики нейроагентных систем. .

Интеллектуальные задачи в экономике

Это связано, прежде всего, с обобщением накопленного опыта и результатов в различных сферах человеческой деятельности и естественным желанием найти и использовать некоторые общесистемные принципы и методы. Именно системность решаемых задач в науке и практике может стать той базой, которая позволяет работать исследователю с любой сложной системой, независимо от ее физической сущности и ограниченности рамками определенной науки или ряда наук [ ].

Весь цикл разработки и эксплуатации любой сложной системы носит итеративный характер рис. Выполнение любой итерации, как показано на рисунке, проводится с использованием моделей сложной системы.

ОСНОВЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ Машинное обучение, нейронные сети и генетические алгоритмы. (техническая, медицинская, финансовая) — вот только несколько областей применения машинного обучения. в экономике — прогнозирование (например, в трейдинге), предсказание банкротств.

Методы научного прогнозирования и их практическое применение Павел Шабанов, специалист по производственному планированию корпорации Современная наука предлагает более методов прогнозирования, которые могут быть использованы для целей бизнеса. От простейших приемов усреднения до программно-аппаратных систем поддержки принятия решений. И если практикой применения трендовых моделей и экспертных оценок в экономике сложно кого-то удивить, то новые достижения научной мысли на стыке математики, статистики, информатики и кибернетики продолжают оставаться недостаточно востребованными большинством компаний.

Но вряд ли многие из читателей смогут вспомнить пример их регулярного использования в бизнесе. Исключением будут разве что компании, чья основная деятельность — активные операции на финансовых рынках, страховщики и некоторые банки. В научных кругах прогрессивность и практическая польза этих методов не вызывают сомнений, однако теоретикам далеко не всегда удается донести информацию до практиков в доступной форме.

Классификация методов прогнозирования Чтобы получить общее представление о методах прогнозирования, необходимо для начала классифицировать эти методы. Их принято разделять на количественные и качественные. Алгоритмы и параметры этих методов значительно меньше детерминированы по сравнению с традиционными. Нейронные сети используют современное представление о строении и функционировании мозга. Считается, что мозг состоит из простых элементов — нейронов, соединенных между собой синапсами, через которые они обмениваются сигналами.

Основное преимущество нейронных сетей заключается в способности обучаться на примерах.

Моделирование и управление остатками денежных средств предприятия

Аннотация В монографии приведены результаты исследований по созданию моделей и инструментальных средств для синтеза и планирования оптимального портфеля прспроектов ,обеспечивающего эффективную реализацию целей организации. Разработаны модели многокритериального синтеза и планирования оптимального портфеля проектов на основе генетических алгоритмов и многокритериальных методов принятия решений.

Модели и методики проведения маркетинговых исследований на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества: Аннотация В монографии описаны подходы к построению качественных имитационных моделей для проведения маркетинговых исследований, в частности для прогнозирования спроса на инновационную продукцию, предназначенную для конечного потребителя, и оценки конкурентоспособности технических решений.

Современная экономика и бизнес достигли такого уровня сложности, что . Крюков С.В., Иванов И.И. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.

Транскрипт 1 УДК В. Описаны основные элементы алгоритма и построенная программа для достижения поставленной цели. . В процессе проектирования обычно ставится цель определить в некотором смысле наилучшие структуру или значения параметров объектов. Такая задача называется оптимизационной. Если оптимизация связана с расчетом оптимальных значений параметров при заданной структуре объекта, то ее именуют параметрической оптимизацией.

генетические алгоритмы

екция"Методические аспекты использования технологий 1С в учебном процессе"" Опыт интеграции информационных систем при формировании профессиональной культуры будущих -специалистов" Грицай А. Москва В сегодняшних условиях рынка труда конкурентоспособность специалистов области и бизнес-информатики зависит от многих факторов, в том числе и от уровня его профессионально-математической подготовленности, от того, насколько специалист владеет как умениями и навыками применения математического аппарата, так и современными информационными технологиями проектирования, а также использования информационных систем для решения задач своей профессиональной деятельности.

Формирование профессиональной культуры специалистов включает комплексное изучение продуктов"1С" студентами Социального колледжа РГСУ, а так же студентами специальностей"Прикладная математика в экономике","Прикладная математика и информатика","Бизнес-информатика" специалитета и бакалавриата в рамках практических курсов"Информационные системы в экономике","Компьютерное моделирование","Автоматизация экономической деятельности".

Изучение инструментария проводится на сквозных примерах и состоит из трех этапов.

Ключевые слова: генетический алгоритм, поисковый запрос, релевантность Например, требуется узнать экономические показатели шахты Для решения подобных задач пользователи вынуждены применять множество . определении характеристик новых областей и направлений при бизнес-.

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.

Электронно-библиотечная система ВолгГТУ

Управление знаниями — обнаружение знаний в базах данных — реальный способ повышения эффективности работы. Вопрос не в том, нужны ли такие технологии, а в том, как их применить в каждом конкретном случае. Компьютерные технологии автоматического интеллектуального анализа данных переживают бурный расцвет. Это связано главным образом с потоком новых идей, исходящих из области компьютерных наук, образовавшейся на пересечении искусственного интеллекта, статистики и теории баз данных и обозначаемой как , обнаружение знаний в базах данных.

Сейчас происходит лавинообразный рост числа программных продуктов, использующих технологии , а также типов задач, где их применение дает значительный экономический эффект. Элементы автоматической обработки и анализа данных становятся неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных и часто именуются в этом контексте добыча знаний из данных.

Описаны фундаментальные основы генетических алгоритмов и эволюционного. информационных технологий в науке, технике, бизнесе, экономике.

Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем , поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам.

Наиболее теоретические разделы машинного обучения объединены в отдельное направление, теорию вычислительного обучения , . Чистая теория, как правило, не приводит сразу к методам и алгоритмам , применимым на практике. Общая постановка задачи обучения по прецедентам Дано конечное множество прецедентов объектов, ситуаций , по каждому из которых собраны измерены некоторые данные. Данные о прецеденте называют также его описанием.

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ, ИЛИ САМООБУЧАЮЩИЙСЯ КОМПЬЮТЕР.