Zastosowanie algorytmów genetycznych w optymalizacji portfeli papierów wartosciowych.

 


Wstęp……..5
Cel pracy ………6

Rozdzial I.
Analiza zalet i wad klasycznego algorytmu genetycznego

1.1. Analiza elementów klasycznego algorytmu genetycznego……..7
1.2. Twierdzenie o schematach……..13
1.3. Zunifikowane narzedzia testowe De Jonga do oceny efektywnosci algorytmów genetycznych ……..18

Rozdzial II.
Zaawansowana metoda optymalizacji funkcji wielu zmiennych oparta na zmodernizowanym i rozbudowanym algorytmie genetycznym

2.1. Konstruowanie populacji genotypów reprezentowanych przez wektory zmiennopozycyjne……..20
2.2. Wzbogacenie mechanizmu selekcji przez zastosowanie modelu elitarnego ……..21
2.3. Zmniejszenie naporu selekcyjnego poprzez zastapienie selekcji proporcjonalnej metoda turniejowa…….. 21
2.4. Rozszerzenie algorytmu o zaawansowane operatory krzyzowania…….. 22
2.5. Metody mutowania osobników reprezentowanych przez ciag liczb rzeczywistych ……..24
2.6. Implementacja mechanizmu dynamicznej zmiany rozkladu prawdopodobienstwa wyboru metody mutowania ……..25

Rozdzial III.
Wprowadzenie reprezentacji przedzialowej

3.1. Arytmetyka przedzialowa ……..27
3.2. Porównywanie przedzialów …….. 28

Rozdzial IV.
Opracowanie i wykorzystanie do badan programu opartego na algorytmie zaawansowanej metody maksymalizacji funkcji wielu zmiennych

4.1. Okreslenie funkcji celu oraz zbioru jej argumentów ……..34
4.2. Struktura programu i schemat blokowy ……..35
4.3. Rozszerzenie funkcjonalnosci programu poprzez implementacja reprezentacji przedzialowej ……..43
4.4. Doswiadczenia porównawcze…….. 45

Wnioski…….. 73
Literatura ……..74

Zostaw komentarz

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>