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

БИЗНЕС ИНФОРМ №12-2012

Введение в искусственные нейронные сети. Классификация нейронных сетей и принципы построения. Применение нейронных сетей в различных областях. Принципы программирования искусственных нейронных сетей в программе .

Банкротство компании — это одна из стадий рыночной экономики, результат логит-модели, пробит-модели, генетические алгоритмы, искусственные Однако возможность применения зарубежных методик и моделей в.

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.

С развитием рыночных отношений и частного предпринимательства остро возникла потребность в квалифицированной оценке профессионального уровня руководства предприятия. Прежде всего, такая оценка интересует акционеров, доверяющих менеджерам управление предприятием.

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?

генетические алгоритмы; групповая организация труда; иерархические структуры алгоритмы прогнозирования с применением различных способов принятия и синтеза решений в экономике и бизнесе: монография / А. В.

Раскрыта актуальность проблемы создания гибких производственных систем, изложен авторский подход к построению и анализу компьютерных моделей. Рассматривается последовательность и содержание ранних стадий проектирования, заканчивающихся разработкой технического предложения. Матвиенко; Ин-т оптики атмосферы Сиб. Электронный источник Основы защиты компьютерной информации [Текст]: Основы защиты компьютерной информации [Текст]: , .

Проанализированы существующие методы синтеза, рассмотрены классические методы оптимизации, системы искусственного интеллекта, эволюционные методы, сделан вывод, что предпочтительным в качестве метода синтеза является применение генетических алгоритмов.

Программные продукты и системы

Устный зачет Критерии оценки знаний, навыков Студентам предлагается выполнить практические задания по применению теоретических знаний, полученных на аудиторном занятии. Такое практическое применение проверяется в виде практического задания в аудитории. Для повышения оценки до баллов по просьбе студентов им будет предложено ответить на, соответственно, один или два устных вопроса из билетов к зачёту.

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

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.

Интеллектуальные задачи в экономике

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.

Интернет-магазин · Арт-портал · Бизнес-библиотека · Энциклопедиум · Школьный портал · Библиотека Нон-фикшн · Директ-Академия · ru en .

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. Наиболее продвинутым и мощным аппаратом построения соответствующих моделей для рассматриваемых систем является имитационное моделирование. Оно обеспечивает глубокое представление моделируемого объекта, дает возможность анализа процессов на любом временном интервале, позволяет учитывать случайные и неопределенные факторы, оценивать как технические, так и экономические показатели функционирования системы [ ].

Сложная система, как было показано в первой главе, представляет собой систему с эволюцией. Любая действительно сложная система характеризуется большим числом гетерогенных подсистем с высокой степенью неопределенности. Следовательно, решение задач анализа, управления и других в таких системах не может быть осуществлено в рамках использования какого-либо единого подхода для всех подсистем.

Для принятия решений обычно используют сложное сочетание математических, статистических, вычислительных, эвристических, экспериментальных методов и методов инженерии знаний чаще всего экспертных систем. Комплексное использование указанных методов и средств обеспечивает пользователя поддержкой при принятии решений.

При этом имеет место приоритет решаемой задачи над используемыми методами. Существование подобной ситуации, когда необходимо совместно использовать имитацию и различные методы принятия решений, привело к появлению так называемых гибридных систем.

Применение генетического алгоритма в тайм-статистике и аудите времени и сезона посещаемости сайта

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.

Задача коммивояжёра (англ. Travelling salesman problem, сокращённо TSP) — одна из Giovanni Rinaldi) и другие, с применением новых методов деления плоскостью, ветвей и границ вычислили .. методов: метод ветвей и границ и метод генетических алгоритмов, а также алгоритм муравьиной колонии.

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

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.

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.

Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети.

Особенности Нейронная сеть принимает входную информацию и анализирует ее способом, аналогичным тому, что использует наш мозг. Во время анализа сеть обучается приобретает опыт и знания и выдает выходную информацию на основе приобретенного ранее опыта. Основная задача аналитика, использующего нейронные сети для решения какой-либо проблемы, - создать наиболее эффективную архитектуру нейронной сети, то есть правильно выбрать вид нейронной сети, алгоритм ее обучения, количество нейронов и виды связей между ними.

Эта работа не имеет формализованных процедур, она требует глубокого понимания различных видов архитектур нейронных сетей, включает в себя много исследовательской и аналитической работы, и может занять достаточно много времени. Для неформализованных задач нейросетевые модели могут на порядок превосходить традиционные методы решения. Но применение нейронных сетей целесообразно, если: В этом случае нейросети помогут автоматически учесть различные нелинейные зависимости, скрытые в данных.

Это особенно важно в системах поддержки принятия решений и системах прогнозирования. Преимущества Нейросети являются незаменимыми при анализе данных, в частности, для предварительного анализа или отбора, выявления"выпадающих фактов" или грубых ошибок человека, принимающего решения. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной или"зашумленной" информацией, особенно в задачах, где решение можно найти интуитивно, и при этом традиционные математические модели не дают желаемого результата.

Методы нейронных сетей могут использоваться независимо или же служить прекрасным дополнением к традиционным методам статистического анализа, большинство из которых связаны с построением моделей, основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах например, что искомая зависимость является линейной или что некоторая переменная имеет нормальное распределение.

Генетические алгоритмы

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.

Нейронные сети, генетические алгоритмы A case study on using С. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и

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 .

Р.В. Шамин. Лекция № 4 Генетические алгоритмы и их применения

Categories: Без рубрики

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает тебе больше зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы ликвидировать его полностью. Кликни тут чтобы прочитать!