Mål og motivasjoner Cette page regroupe ensemble de presentations, travaux pratiques et projets issus de diverses expriences denseignement et de pratique autour de léconomie des marchs financiers et lenvironnement R-project. Plusieurs projets et tudes de cas sont proposes: Gestion du risque. Utviklingsprosjektet er et ledd i finansieringen av de aktuelle finansansvarlige estimatene på Value at Risk. Diffrentes modles seront tudis, men dette er normalt, ikke betinget og betinget av at det er flere modeller som følger metoden, les modler GARCH, le modle RiskMetrics (moyenne mobile exponentielle), les approximation type Cornish Fisher, lutilization de la thorie des vnements extrmes (EVT), kombinere de ulike modeller (for eksempel GARCH EVT). Enfin, dans le cas dun portefølje doptions, les diffrentes destinasjoner de la VaR sont prentses et testes sur des cas concrets. Stratgie dynamique de gestion de portefeuille. Oppgavene er avgjørende, og det er de samme stilene (køer, distribusjon, asymmetri, tidsbegrensninger). Estimering og slektning av modeller er tilpasset, rechercher les stratgies optimes partir des modles, pour enfin appliquer og stratgies aux donnes relles ikke les modles sont issus. Uansett typiske konsistrasjoner er det enklere å simulere. Nous Gnraliserons des rendements iid et des modles mieux tilpasser aux faits styliss (queues de distribution, asymtrie.). Kredittene tillater det å melde og utøve de strategier som rebalanserer. En deuxime partie du projet, og du vil bare gi deg mulighet til å gi deg et godt tilbud, og du kan se etter hvilke tidsrammer du har, og du forteller om at det er par handelsmodeller ved prosessen med å returnere. Nous utiliserons lenvironnement de dveloppement et danalyse statistique R r-project. org. la versjon åpen kildekode S. R komprimerer deg med store moduler, så du får det høyeste nivået, og du kan også lese mer om domene. Tous les-programmene er ikke tilgjengelig, så du kan bruke kildekoden. R est aussi un environnement de programmering simple et puissant. Lapprentissage de R pourrait constituer en så objektiv viktig du projet. Lutilisering de R permettra de concrtiser les noties de modlisering, limpact des faits styliss (queues paisses, asymtries.), Og du er sikker på at du kan søke etter de beste alternativene, f. eks. teller que les faits styliss (statiques) et les tests dhypothses: test de (ikke) normalit. qq-plots, Kolmogorov Smirnov, Jarque-Bera. tester dindpendance: scatter plots, autocorrlation (ACF), tester de Durbin Watson, løp tester. tude des queues de distribution, asymtries. Modulisering av aktører finansierer og utnytter distribusjoner som er avgjørende for utførelse: T-student, distribusjonseksponeringer, modifikasjon av køer og distribusjon. les mer stiler temporels: rappel sur labsence dauto corrlation signifikante avkastninger, variabel variabel, fakturaer og fonksjon du temps, maksimalt minimum, ettersom passord, Rgressions linaires et modles facteurs. Tests de stationnarit, linaritarit, test de racine unitaire, Modles avec volatilit variabel: Mthodes destimation de la volatilit, prosess GARCH, estimering og forutsetninger for risici (Value at Risk, Conditonnal VaR.) Og leur estimat, Les mthodes de Monte Carlo loptimization de fonction dutilit sous contraintes (risque, gestion). Lutilisering av resultatene korrigerer du risikoen: forholdet mellom Sharpe, Le Maximum Drawdown (forholdet mellom Sterling). Les tester og applikasjoner ser ut effektive og brukervennlige avtaler: leser journalister av indekser europene og USA, leser intraday futures europene, leser av devises, des historiques des taux dintrts. La plupart des donnes et les fonctions R sont dj disponibles dans les moduler de R pdf Presentasjon R et eksempel R est un environnement interaktiv og grafisk pour lanalyse de donnes. une suksesshistorie de strekk kilde: Lun des rares projets avoir reu la distinction ACM, les autres sont: UNIX, TeX, TCIIP, WWW, Postscript, Apache. Nous effectuons un tour dhorizon des diffrentes facettes de R: langa, graphique, statistique. De nombreux eksempler dutilization sur des dones relles sont prsents. Ces eksempler sont repris dans certains TP. pdf Faits Styliss. definisjoner, modifikasjoner av modifikasjoner, modifikasjoner, modeller for innkjøp av utbytte, prix-lognormaux, effets dchelle (cas gaussien, persistens, anti persistens.), histogrammer, grafiske kvantile kvantile, teststatistikker av normalitet, gaussianit par agrgation, fravær dautocorrlation, asymtrie, kurtose. pdf Value at Risk, Valeurs Extrmes. rappel sur les diffrents risques, Value At Risk og estimation, approximation de Cornish Fisher, des exposants des queues de distribution, estimatene til Hill, Thorme des Valeurs Extrmes, Pareto Gnralis, eksempler og applikasjoner lintraday CAC40 Future, cours journaliers des indices, devises. pdf Estimeringer de la volatilit et corrlations. volatilit historique, moyenne mobile exponentielle (RiskMetrics), GARCH, estimatene baseres på utseendet (Parkinson, Roger Satchell.) pdf Stratgies dinvestissement, croissance optimal. rappel sur les fonctions dutilit, le critre de Kelly, søknader over mars futures, indekser, indikatorer prestasjoner: Sharpe, drawdowns, forholdet Sterling, betydningen av transaksjonene, estimater de la volatilit. pdf Co-intgration, PairsConvergence Trading. Etude des processus de retour la moyenne (AR), tester av rasjonelle enheter, samvirkningskontrollhandlinger, indekser. Autres prsentations (2003) pdf Trading Automatique I: mars futures dindices et plateforme de trading automatique pdf Trading Automatique II: Gestion du risque, faits styliss, stratgies. Programmering automatiserer handel Normalt avkastning Nous nous proposons de tester les hypothses de (non) normalit des returns, applikasjoner diffrents typer dactifs: indekser, devises, indekser av hedge funds. rappels sur le Thorme Central Limite gir deg muligheten til å analysere kvantekvantile, sammenligne mellom distribusjonsforløpene (gaussienne, t-student, eksponentielle.) teststatistikker (test du Chi2, Kolmogorov Smirnov, Shapiro, Jarque Bera), Ces tests mettent en vidence les queues paisses des actifs financiers, donc des risques plus levs que dans un modle normal. Nøyspørsmålene er ukjente, og det er ikke bare et pluss, men det er også en målsetting om at intervallene er dobservation augmentent: En autentisk stil er ikke bare et alternativ til å gi en begrensning. Innholdet er autentisk, men også autocorrlogramme, ACF, tests over les auto corrlations: Durbin Watson, kjører test. Faktorer som gir deg mulighet til å korrigere, teste deffektiviteten av korrlasjoner og nedbrytninger (f. eks. indekser, handlinger av DJIA, handlinger mot tannere mot å utarbeide) Testdeffektivitet: alfa er gal gal. Stabilitet av korrelasjoner dans le temps. Gnetting de cours pseudo alatoire Lobjectif de ce TP er dapprendre programmerer des fonctions de gnration de cours pseudo alatoires. Pour illustrer le principe, nous commenons par une enkel simulering dune marche alatoire, puis nous tudions de prs la gnration de prix dans un modal lognormal, des cours de clture, mais aussi en intraday pour gnrer les plus haut et plus bas. Les caracatristiques des prix lognormaux sont eksamener. Volatilit: Moduler, Simuleringer, Estimeringer og Predictions Når du er i stand til å opprettholde deg, er du i stand til å evaluere produktene, og du kan få mer sentral og finansiell informasjon. Diffrents TPs sont donc consacrs ce sujet sentral: La modlisering GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) er utvilsomt uopprettelig og finansiell, utilgjengelig utleier analysator og eksporterer. De fleste modeller har en komplett utforming, og dette er et komplisert verktøy som gir deg mulighet til å utvide alternativer for å sikre deg det. Dans ctp, nous nous forslag dappliquer les estimater GARCH aux indekser CAC40 og NASDAQ. Modlisering des corrlations jusqu prsent nous avons modlis la volatilit sur un seul actif. Det er sagt at de modliserer med andre ord, og det er ikke bare de korrespondanser som er involvert, men også for korrespondentene i dansen til de andre aktørene. De la mme faon que pour la volatilit, des modles de type moyenne mobile exponentielles et GARCH peuvent tre utiliss. Il sagira ici dtudier ces modles, den estimer les paramtres en utilisant les dones relles. La Value at Risk avec R La Value at Risk er et godt utgangspunkt for å utnytte mesurer og kontrare les risques financiers. Dans ce projet, vous tes Risk Manager dun Fond. På supposera que le Fond gre 10 Millions dooros, lobjectif de VaR 10 jours 99 est fixe 4. På supposera que le Fond est investi mar march future du CAC40. Aprs avoir vurderer diffrents modler de Value at Risk, lobjectif sera de fixer au quotidien les limites de VaR, traduites et terme de nombre de contrats ne pas dpasser. Hvis du vil investere i et minimum, er det verdt å risikere, og du vil være glad for at du har en ytelse, levier, forholdet mellom Sharpe, etc. Du kan ikke tro at CAC40 er et alternativ til lindice-tallet 10. La Valeur du contrat est gale au cours barneseng x 10 euro. Exemple. Seksjonene er i henhold til CAC 40 stablit 4000, og er en av de viktigste. 40.000 euro. Sikkert å vinne Contrat Future 4.000 poeng og mer enn 4,200 poeng, vinnere er de (4.200-4.000) 10 euro 2.000 euro. Une premire tape consistera donc tudier les caractristiques de lactif sous jacent, puis de comparer diverses mthodes destimations de la Value at Risk 8 dans le cas simple dun seul instrument, en savoir les mthodes dites de VaR historique, les mthodes normales bases sur des modles de volatilit (RiskMetrics, GARCH), enfin les mthodes faisant appel la Thorie de Valeurs Extrmes (Extreme Value Theory). På mnera er det analoge celles dcrite dans 7 quil faudra adapter au CAC40. En komplment de la VaR, på grunn av stress testing, par lutilization de la Thorie de Valeurs Extrmes (for TP på flere måter). Enfin, på kompltera ces tudes par de estimater av pertes effectives av del VaR, laide de la VaR conditionnelle ou la CVaR. La CVaR mesure justering les pertes en cas de dpassement de la VaR 1 Høyd mener at du har en projeksjon, på grunnlag av at du er i stand til å bruke risikometriene 11 9, notering 10 og visjonen, samt globalt de la VaR dans la gestion du risque, les mthodes de backtesting, de reporting. Voir aussi VALUE-AT-RISK en Franais. Oppsummering av forskjeller i TPs, notamment ceux concernant les modles de volatilit, ainsi que les TPs suivants: Queues de distribution, VaR et valeurs extrmes: estimater av eksponenter fra køer til distribusjon (Hill), tilnærming til Cornish Fisher, application du thorme des Valeurs extrmes (estimering GEV), estimater dune loi de Pareto Gnralis par maksimal avkastning, estimering av VaR, esprance og cas de dpassement (Forventet Shorfall). Mesure et Backtesting de la VaR dune gestion aktiv Beskrivelse av Modeller for Value at Risk Backtesting de la VaR Dermed er risikoen dårligere enn verdien i fare. Livres: Modeling Financial Times Series med S-Plus-paret Eric Zivot, Jiahui Wang og Clarence R. Robbins 16 Innledende statistikk med R, Peter Dalgaard 5 Programmering med data: En guide til s språk, John M. Chambers 3 Moderne anvendt statistikk med S, William N. Venables og Brian D. Ripley 14 En Franais: R pour les dbutants par Emmanuel Paradis: commencer par ce document. cran. r-project. orgdoccontribrdebutsfr. pdf Introduksjon au systme R par Yves Brostaux. cran. r-project. orgdoccontribBrostaux-Introduction-au-R. zip Introduksjon R par Vincent Zoonekynd, trs complet, pas pas, en langage enkel, illustrert av de nombreux og jolis graphiques: zoonek2.free. frUNIX48Rall. html pbil. univ - lyon1.frRenseignement. html Support de cours sur le logiciel R, par Pierre-Andr Cornillon, Laboratoire de Statistiques, Université de Rennes II: uhb. frscsocialesmassmaitrisedoclog4.pdf En anglais: SimpleR: Bruke R for innledende statistikk, av John Verzani: math. csi. cuny. eduStatisticsRsimpleRindex. html Praktisk regresjon og anova i R: stat. lsa. umich. edufarawaybook Dette er et masterstudium som dekker følgende emner: Lineære modeller: Definisjon, montering, inferanse, tolkning av resultater, betydning av regresjonskoeffisienter, identifikasjon, mangel på passform, multikollinearitet, ridge-regresjon, hovedkomponentregresjon, delvis minste kvadrater, regresjonssplines, Gauss-Markov-teorem, variabelt utvalg, diagnostikk, transformasjoner, innflytelsesrike observasjoner, robuste prosedyrer, ANOVA og analyse av kovarians, randomisert blokk, faktorial design. Time Series prediksjon og prognoser massey. ac. nz Rmetrics: itp. phys. ethz. checonophysicsR En introduksjon til Financial Computing med R dekker områder fra datahåndtering, tidsserier og regresjonsanalyse, ekstrem verdi teori og verdsettelse av finansielle markedsinstrumenter. faculty. washington. eduezivotsplus. htm la side de E. Zivot sur SPlus og FinMetrics CRAN Oppgavevisning: Empirical Finance cran. r-project. orgsrccontribViewsFinance. html Autres pakker, hors distribusjon RCRAN Software for Extreme Value Theory: urlmaths. lancs. ac. uk stephenasoftware. html RMetrics itp. phys. ethz. checonophysicsR Praktisk regresjon og anova i R doc: cran. r-project. orgdoccontribFaraway-PRA. pdf pakke: stat. lsa. umich. edufarawaybookfaraway. zip Her finner du også de beste tilbudene: eksemple : optimalisering av porteføljen burns-stat RMetrics: kurser Intradag og journalister indekser, handlinger, og devises La librairie fBasics foreslår leser av de to personer: audusd. csv Reuters Tick-by-Tick AUDUSD-priser 1997-10, usdthb. csv Reuters Tick - by-Tick USDTHB priser 1997, fdax9710.csv Minute-by-Minute DAX Futures Priser for 1997-10, fdax97m. csv Minuteltid og salg DAX Futures for 1997, bmwres. csv Daglig logg retur av tysk BMW Stock Process, nyseres. csv Daglig logg returnerer av NYSE Com Positiv indeks. Dans le pakke fExtremes: UKEuro valutakurser UKUS og UKCanada Exchange Rates Donne makro du pakke tseries Les donnes NelPlo. 14 makroøkonomiske tidsserier: cpi, ip, gnp. nom, vel, emp, int. rate, nom. wages, gnp. def, money. stock, gnp. real, stock. prices, gnp. capita, real. wages og arbeid og felles serie NelPlo. Detaljer Seriene har ulike lengder, men alle slutter i 1988. Datasettet inneholder følgende serier: konsumprisindeks, industriproduksjon, nominell BNP, hastighet, sysselsetting, rente, nominell lønn, BNP deflator, pengestock, reell BNP, aksjekurser (SampP500), BNP per innbygger, reallønn, arbeidsledighet. 1 ARTZNER, P. amp DELBAEN, F. amp EBER, J.-M. amp HEATH, D. Sammenhengende risikobestemmelser. 1998.. 2 BOUCHAUD, J. P amp POTTERS, M. Theory of Financial Risks. Cambridge University Press, 2000. 3 CHAMBERS, J. M. Programmering med data. Springer, New York, 1998. ISBN 0-387-98503-4. 4 CONT, R. Empiriske egenskaper av avkastning - stiliserte fakta og statistiske problemer. KVANTITATIV FINANS, 2000.. 5 DALGAARD, P. Innledende statistikk med R. Springer, 2002. ISBN 0-387-95475-9. 6 GOURIEROUX, C. amp SCAILLET, O. amp. SZAFARZ, A. Økonomi de la finance. Economica, 1997. 8 LINSMEIER, T amp PEARSON, N. D. Risikomåling: En introduksjon til verdi i fare. Financial Analysts Journal, mars 2000.. 9 RISKMETRIKK GROUP. RiskMetrics Technical Document. Desember 1996.. 10 RISIKOMETRIKSGRUPPE. Risikostyring - En praktisk veiledning. 1999.. 11 RISIKOMETIKK GRUPPE. Gå tilbake til RiskMetrics: Utviklingen av en standard. 2001.. 12 ROCKAFELLAR, R. T amp URYASEV, S. Optimalisering av betinget Value-at-Risk. 1999.. 13 URYASEV, S. Betinget Value-at-Risk: Optimaliseringsalgoritmer og - applikasjoner. 14 VENABLES, W. N amp RIPLEY, B. D. Moderne anvendt statistikk med S. Fjerde utgave. Springer, 2002. ISBN 0-387-95457-0. 16 ZIVOT, E. amp. WANG, J. amp. ROBBINS, C. R. Modellering av økonomisk tidsserie med S-Plus. Springer Verlag, 2004. 1 En utvilsomt, medvirket til å opprettholde og forbedre porteføljens portefølje, forutsetter at CVAR er utplassert ved hjelp av programvarelinjen (s. 12, 13), som er et ledd i VaR (en) labsence de proprit de convexit). En gjennomgang av simheuristics: Utvide metaheuristics for å håndtere stokastiske kombinatoriske optimaliseringsproblemer Angel A. Juan a. . , Javier Faulin b. , Scott E. Grasman c. , Markus Rabe d. , Gonccedilalo Figueira e. en avdeling for datavitenskap, IN3ndashOpen University of Catalonia, Spania b Institutt for statistikk og OR, Public University of Navarre, Spania c Institutt for industri og systemteknologi, Rochester Institute of Technology, USA d Avdeling IT i produksjon og logistikk, TU Dortmund, Tyskland e INESC TEC og Fakultet for ingeniørfag, Universitetet i Porto, Portugal Tilgjengelig online 18. mars 2015 Mange kombinatoriske optimaliseringsproblemer (COP) i real-world logistikk, transport, produksjon, helse, finans, telekommunikasjon og databehandling er NP-hardt i natur. Disse virkelige COPene kjennetegnes ofte av deres store størrelser og behovet for å skaffe høykvalitetsløsninger i korte datatider, og dermed krever bruk av metaheuristiske algoritmer. Metaheuristics drar nytte av ulike tilfeldige søke - og parallelliseringsparadigmer, men de antar ofte at probleminngangene, den underliggende objektivfunksjonen og settet med optimaliseringsbegrensninger er deterministiske. Imidlertid er usikkerhet rundt oss, noe som ofte gjør deterministiske modeller oversimpliserte versjoner av virkelige systemer. Etter å ha fullført en omfattende gjennomgang av relatert arbeid, beskriver dette papiret en generell metodikk som gjør det mulig å utvide metaheuristics gjennom simulering for å løse stokastiske COP. lsquoSimheuristicsrsquo allow modelers for å håndtere real-life usikkerhet på en naturlig måte ved å integrere simulering (i noen av sine varianter) i et metaheuristisk-drevet rammeverk. Disse optimaliseringsdrevne algoritmene stole på at effektive metaheuristics allerede eksisterer for den deterministiske versjonen av den tilsvarende COP. Simheuristics legger også til rette for innføring av risiko - og pålitelighetsanalysekriterier under vurdering av alternative høykvalitetsløsninger til stokastiske COP. Flere eksempler på applikasjoner på forskjellige felt illustrerer potensialet i den foreslåtte metoden. Metaheuristics Simulering Kombinert optimalisering Stokastiske problemer 1. Innledning Vi lever i store byer med multimodale transportsystemer, reiser rundt i verden ved hjelp av et komplekst nettverk av sammenkoblede flyplasser, kjøper produkter på nettet som leveres til våre dører fra forskjellige deler av verden, benytter seg av svært dyre e-helse systemer, holde kontakt med våre venner og kolleger ved hjelp av internettbaserte tjenester, og våre liv er knyttet til svingninger i globale finansmarkeder. Verdien blir stadig mer komplisert hele tiden, og de fleste systemene rundt oss er ganske ineffektive både for monetære og miljømessige kostnader og manglende verktøy for å forbedre design, pålitelighet og daglig drift. De fleste av beslutningsprosessene knyttet til de nevnte systemene kan modelleres som NP-harde kombinatoriske optimaliseringsproblemer (COP) med usikre (stokastiske) forhold. Metaheuristiske tilnærminger tillater generering av lsquohigh-qualityrsquo løsninger på slike problemer i relativt korte databehandlingstider. Historisk sett har de blitt mest brukt på forenklede scenarier hvor det ikke er tatt hensyn til real-life-usikkerhet (dvs. stokastisk eller tilfeldig oppførsel). Det er imidlertid en økende trend for å vurdere tilfeldighet i COP som en måte å beskrive nye virkelige problemer på, hvilken del av informasjonen ikke er kjent på forhånd. Denne tendensen kan observeres i 1 xA0andxA02. som gir en gjennomgang av mange tradisjonelle COP med stokastiske egenskaper. De analyserte problemene inkluderer stokastisk ruting, stokastisk planlegging og stokastiske forbehold. Hemmelmayr et al. 3 studerte inventarrutingproblemer med tanke på stokastisk produktbruk. En fullstendig undersøkelse om bruken av metaheuristikk for å løse en bred klasse stokastiske COPs finnes i 4. hvor forfatterne har klassifisert de gjennomgåtte metodene i to hovedkategorier basert på måten objektivfunksjonen estimeres på: (i) ad hoc-tilnærming og (ii) simulering. Simuleringsteknikker tillater modellering og kunstig gjengivelse av komplekse systemer på en naturlig måte 5 xA0andxA06. Detaljer kan således innlemmes i disse modellene uten matematisk raffinement og beregningstiden forblir vanligvis håndterbar. Komplekse modeller kan imidlertid kreve lange utviklingstider og vanskelige verifikasjons - og valideringsprosesser. Videre er simulering ikke et optimeringsverktøy på egen hånd. Derfor må simuleringseksperimentene utformes for å få en forståelse av modellrsquos atferd med hensyn til både beslutnings - og sannsynlighetsrom. Modern design av eksperimenter 7 kan være et første skritt i en slik studie, som bidrar til å identifisere lovende områder i løsningsområdet eller utføre sensitivitetsanalyse. Likevel krever store COPer bruk av metaheuristics å gjennomføre et effektivt søk. Dette papiret utvider tidligere arbeid i å kombinere simulering med metaheuristics ved å foreslå en ny klasse av optimaliseringsalgoritmer kalt lsquosimheuristicsrsquo. Disse algoritmene integrerer simulering (i noen av variantene) til et metaheuristisk drevet rammeverk for å løse komplekse stokastiske COP. Blandingen av metaheuristics med andre metoder blir svært populær i Operations Research som en god prosedyre for å takle vanskelige kombinatoriske optimaliseringsproblemer 8. Mens Bianchi et al. 4 presenterte tidligere eksempler, Glover et al. 9 xA0andxA010 og April et al. 11 populariserte kombinasjonen av simulering og metaheuristics ved å utvikle og beskrive den kommersielle optimaliseringsprogrammet OptQuest, som for øyeblikket er integrert i flere kommersielle simuleringspakker 12. For å gjøre OptQuest generisk og kompatibel med enhver simuleringsmodell, foreslo forfatterne en ldquoblack boxrdquo approachndashfor both kontinuerlig og diskret optimaliseringsproblemer som løsningsprosedyren er tydelig skilt fra systemet. Denne tilnærmingen er hovedsakelig rettet mot optimalisering av en simuleringsmodell av systemet, dvs. en diskret hendelse eller Monte Carlo simuleringsmodell genereres for et gitt system, og deretter OptQuest brukes til å optimalisere kontrollparametrene til systemet 13 xA0andxA014. Imidlertid, som diskutert i 15. noen tilnærminger virker ikke bra ut av boksen. I stedet må de tilpasses de spesifikke egenskapene til problemet. I slike tilfeller er lukkede programvareløsninger som OptQuest kanskje ikke de mest effektive. I dette papiret diskuteres ulike måter å kombinere simulering med metaheuristics med og hvordan problemsspesifikke opplysninger kan brukes til å forbedre løsningsmetoden. Vår simheuristiske tilnærming har to karakteristiske egenskaper: Den fremmer en tettere integrering mellom optimalisering og simulering. Spesielt utføres evalueringen av løsninger ikke bare ved simulering, men også av problemspesifikke analytiske uttrykk. Derfor blander det simulering og ad hoc tilnærminger, selv om generiske metamodeller unngås, mens de enkle naturene til disse modellene er tiltalende for optimalisering, de representerer ikke nøyaktig det virkelige underliggende systemet. Tilbakemelding av simulering kan ikke bare brukes til å evaluere løsninger, men også for å finjustere analysedelen, slik at den sistnevnte kan generere og eller vurdere mer realistiske løsninger. Den simheuristiske beskrivelsen i dette papiret fokuserer på oppløsning av (diskrete) kombinatoriske optimeringsproblemer med stokastiske komponenter. Disse stokastiske komponentene kan enten ligge i objektivfunksjonen eller i settet av begrensninger. Under optimaliseringsprosessen fordeler vår tilnærming allerede eksisterende metaheuristikk for deterministiske versjoner av COP. Som illustrert i avsnitt 3. har vår simheuristiske tilnærming vært i stand til å gi toppmoderne løsninger for kombinatoriske optimaliseringsproblemer i forskjellige applikasjonsfelt, inkludert kjøring av kjøretøy, planlegging, produksjon, systemtilgjengelighet og helsetjenester. Som diskutert senere fremmer kombinasjonen av metaheuristics med simulering også bruken av risikoanalysekriterier under evalueringen av alternative løsninger til stokastiske COP. Til slutt, og etter kritikken av Soumlrensen 16 om viss mangel på innovativitet innen metaheuristikk, har denne teksten også til formål å lsquoopeningrsquo en ny forskningslinje på dette feltet ved å utvide metaheuristics slik at de kan solvendashroughthrough deres integrasjon med forskjellige simulering techniquesndasha nytt sett av problemer preget av real-life usikkerhet. Papiret er strukturert som følger: Seksjon 2 foreslår en klassifisering av simuleringsendashoptimiseringsmetoder og kontekstualiserer simheuristikk innenfor denne klassifiseringen. Seksjon 3 vurderinger Nylige bruksområder av simuleringstashoptimization tilnærminger til ulike felt, inkludert: produksjon og produksjon, logistikk og supply chain management og helsetjenester. Denne gjennomgangen gir sammenheng med avsnitt 4. som beskriver hovedideene bak de simheuristiske algoritmene vi foreslår ved å integrere simulering i et metaheuristisk drevet rammeverk. Seksjon 5 drøfter videre designproblemer som ennå ikke skal utforskes fullt ut. Seksjon 6 gir eksempler på applikasjoner til ulike næringer, inkludert: produksjon, logistikk og Internett-databehandling. Endelig oppsummerer Seksjon 7 hovedkonklusjonene i dette arbeidet, og gir innsikt om fremtidige forskningslinjer i simheuristics. sirengus nam, jeg er en eier, og min partner er en av de mest krevende. Keletas landafto architekts patarim kaip aplink susiplanuoti patiems. Prie pradedant galvoti apie glynus arba alpinariumus, svarbiausia yra pirmi ingsniai tai funkcinis teritorijos planavimas. Nesuskirsius teritorijos tinkamas zonas, augalai pasodinami ten, kur j visai nereikia, er iltnamis pastatomas toje vietoje, kur jis Skaityti daugiau. Tlf. 370 608 16327 El. p. Infoskraidantikamera. lt Interneto svetain: skraidantikamera. lt Socialiniai tinklai: facebook paskyra Apraymas: Filmuojame 8211 fotografuojame i 70 8211 100 meter høyere enn i verdensklasse. Sukuriame HD raikos nuotraukas ir video siuetus. Silom pasli, sod, mik, medelyn apiros nuotraukas i aukio. Daugiau ms darb pavyzdi rasite interneto Skaityti daugiau. Profesionalios technins, sodo arnos (make kaina) PVC-lamper: PVC, slitesterk slitasje, slitasje slitasje og polysterio-silisiumsprayer med ultravioletinamenter. Spindulamper med kokosprøytemidler er 58 skersmens, 16 mm, 8211 kaina 0,90 Lm 34 skersmens, 19 mm. 8211 kaina 1,20 lm 1 kol. skersmens, 25 mm, 8211 kaina 2,30 Ltm Profesionalios PVC auktos kokybs Skaityti daugiau.
No comments:
Post a Comment