Генетические алгоритмы
Областью применения указанных алгоритмов является решение комбинаторных задач, а также задач поиска оптимальных вариантов. Результаты решения указанных задач могут использоваться инвестором для оптимизации и поиска вариантов перспективных инвестиций.
В кратком изложении сущность метода можно описать как выбор лучших решений по ранее формализованным критериям. Сам процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию – отбор лучших вариантов, скрещивание вариантов и их мутацию.
Знаете ли Вы, что: заняв с 1-го по 10-е место в конкурсе демо-счетов «Виртуальная реальность» от компании Альпари, Вы можете выиграть от $70 до $500. Призовая сумма доступна к снятию без ограничений. Победители, занявшие призовые места с 11-го по 30-е получат от 1000 до 10000 бонусных баллов.
Однако у метода есть ряд недостатков, в частности, сложность формализации критериев отбора. Кроме того, указанная методика ориентирована, в основном, для класса задач несколько отличающихся от прогноза меняющихся финансовых показателей.
Программная реализация генетических алгоритмов выполнена, например, в следующих пакетах программ:
1) GeneHunter (фирма Ward Systems). Указанный пакет позволяет находить субоптимальные решения нелинейных оптимизационных задач;
2) Evolver for Excel (фирма Palisade Corp). Пакет реализует шесть методов генетической оптимизации и выполнен в виде расширения пакета Excel.
|
