ให้คำปรึกษา & การเพิ่มประสิทธิภาพ ของ การซื้อขาย กลยุทธ์

วัตถุประสงค์และแรงจูงใจ Cette page regroupe un ensemble prsentations, travaux pratiques et projets issus diverses exprents dardières et de pratique autour de lconomtrie des marchs financiers และ r-project. ข้อเสนอพิเศษสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ: Gestion du risque ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่มีความสามารถในการทำงานร่วมกัน Diffrentes modles seront tudis, tels que les modles dit delta ปกติ, non conditionnel และ conditionnel tels que des modles volatilit stochastique, les modles GARCH, le modle RiskMetrics (ตัวเลขการถือครองมือถือ), ชนิดใกล้เคียงของ Cornish Fisher, lutilisation de la thorie des vnements extrmes (EVT), ชนิดของการรวมกันของกลุ่ม (เช่น GARCH EVT) Enfin, dans le cas dun ใช้งาน portefeuille, les diffrentes mthodes destimations de la VaR sont prsentes และ testes sur des cas concrets. Stratgie dynamique de gestion de portefeuille (การจัดจำหน่าย, asymtrie, dpendances temporelles.), การประเมินและการปรับโครงสร้าง, การปรับค่าใช้จ่าย, rechercher les stratgies ที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งาน, เท enfin appliquer ces stratgies aux donnes relles. dont les modles sont issus. ตัวอย่างเช่นยกเลิกการสะกดจิตที่ดีที่สุด (เคลลี่) จำลอง par Nous gnraliserons des rendements iid et des modles มีส่วนร่วมในการจัดจำหน่าย asymtrie. ผลที่ได้คือการปรับสมดุลของผลประโยชน์ ในระหว่างการดำเนินงานของโครงการนี้, การละเลยและการดำเนินงานของ บริษัท , และการดำเนินงานที่มีผลต่อการดำเนินงานที่มีผลกระทบต่อการดำเนินงานในอนาคต, การกำหนดค่าใช้จ่ายและการดำเนินงานของคู่ค้า Nous utiliserons การพัฒนาและการสร้างสถิติ R rproject. org la open source de S R comprend un grand nombre de modules มีคุณภาพดีเยี่ยม, dvelopps par les meilleurs spcialistes du domaine โปรแกรมอรรถประโยชน์จะช่วยให้คุณสามารถสร้างรหัสต้นฉบับได้ R เป็นโปรแกรมที่ง่ายและน่าสนใจ Lapprentissage de R pourrait constituer en soi un objectif สิ่งสำคัญสำหรับโครงการ ความสามารถในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการใช้งานของผู้ใช้งาน (limissage de faits styliss) (queisses paisses, asymtries.) sur la gestion du risque et la recherche de strates optimisation, par exemple. Dmarche et contenu Tous les projets en france des commons, tels que Les faits styliss (statiques) et les ทดสอบ dhypothses: ทดสอบ de (ไม่ใช่) ปกติ qq-plot, Kolmogorov Smirnov, Jarque-Bera test dindpendance: scatter plot, autocorrlation (ACF), ทดสอบ Durbin Watson, ทำการทดสอบ tude des queues การกระจาย asymeware ผู้จัดทำบัญชีการเงินระหว่างประเทศมีความเสี่ยงจากการใช้จ่ายโดยการแจกแจงตามที่กำหนดโดย: t-student, distributions exponentielles, modlisation des queues the distribution les faits styliss temporels: rappel sur labsence dauto corrlation significative des rendements ตัวแปร volatilit, facteurs dchelle en fonction du temps, lois des สูงสุดและต่ำสุด, temps ทางเดิน, luste Rgressions et modles facteurs. ทดสอบความแตกต่างของการทดสอบความแปรปรวนของการทดสอบความแปรปรวนของตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองตัวแปรความผันผวนของค่าความแปรปรวนของการคำนวณความแปรปรวนของการประมวลผลการประมาณค่าและการหาค่าความเสี่ยง (VaR.) และการประมาณค่าสัมบูรณ์ Les mthodes de Monte Carlo loptimisation de fonction dutilit sous contraintes (การหย่อนคล้อย, gestion). ความสามารถในการทำกำไร: อัตราส่วน Sharpe, Le สูงสุด Drawdown (อัตราส่วน Sterling) การทดสอบและการใช้งานแบบทดสอบของ Les ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: เอกสารอ้างอิงของผู้จัดทำดัชนีและเอกสารอื่น ๆ ในสหรัฐอเมริกา, เอกสารอ้างอิงในอนาคต, เอกสารอ้างอิง, สัญญาอนุญาตให้ใช้สิทธิบัตรในอนาคต, เอกสารอ้างอิง, เอกสารอ้างอิง, เอกสารอ้างอิง, เอกสารอ้างอิงอื่น ๆ ทั้งหมดนี้ถูกแปลโดยซอฟต์แวร์เครื่องแปลภาษาคลิกที่นี่เพื่อรับภาษาอังกฤษ dans les modules de R pdf การแสดงตัวอย่าง R et exemples R ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบและกราฟฟิคในการขนส่งทางอากาศ ความสำเร็จของเรื่องราวที่มา: lun des rares projets avoir reu la ความแตกต่าง ACM, les autres sont: UNIX, TeX, TCIIP, WWW, Postscript, Apache Nous effectuons un tour dhorizon des diffrentes facades de R: langage, สถิติ, สถิติ ตัวอย่างเช่นการเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น ตัวอย่างที่ดีที่สุดของการรักษาความปลอดภัย TP Faits Styliss dfinition des faits styliss, modlisations, modle par rédements, prix lognormaux, effets dchelle (cas casas, persistence, anti persistence), histogrammes, graphiques quantile-quantile, statistiques ทดสอบตามปกติ, gaussianit par agrgation, ไม่มี dautocorrlation, asymtrie, โด่ง มูลค่าที่เสี่ยง Valeurs Extrmes การประเมินความเสี่ยงและการประมาณค่าประมาณของชาวคอร์นิชฟิชเชอร์การกระจายการแจกจ่ายของเดส์เอชทีอาร์เดอร์ฮิลล์ Thorme des Valeurs Extrmes, Pareto Gnralis ตัวอย่างและการประยุกต์ใช้งาน CAC40 Future, cours journaliers des indices, devises pdf ประมาณการความผันผวนและความไม่แน่นอน volatilit historique, ตัวเลขโมเมนตัมเคลื่อนที่ (RiskMetrics), GARCH, ประมาณการเบส sur les extrmes (Parkinson, Roger Satchell.) Stratgies dinvestissement, optimisation การค้นพบ rappel sur les fonctions dutilit, le critre เดอเคลลี่, แอพพลิเคชัน sur march futures, index, indicurs performance: ชาร์ป, drawdowns, อัตราส่วนของสเตอร์ลิง, ความสำคัญ des cots ในการทำธุรกรรม, ความผันผวนของ estimations de la pdf การรวมเข้าด้วยกันการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้า Etude des processus de retour la moyenne (AR), การทดสอบแร็คไนท์, การกระทำร่วมกันระหว่าง entre, ดัชนี Autres prsentations (2003) pdf Trading Automatique I: ข้อมูลจำเพาะของสัญญาซื้อขายล่วงหน้าในเดือนมีนาคมและแบบแสดงรายการซื้อขายอัตโนมัติ pdf Trading Automatique II: ภาวะเศรษฐกิจถดถอย, faits styliss, stratgies โปรแกรมเมอร์โดยอัตโนมัติการซื้อขาย Normalit des rendements Nous nous เสนอผู้ทดสอบสมมติฐานของ les (ไม่ใช่) ปกติเด็ดขาดการใช้งาน diffrents ประเภท dactifs: ดัชนี devises ดัชนีของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ rappels sur le Thorme ข้อ จำกัด ในการใช้ประโยชน์จากการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของ quantile-quantile, comparaisons avec des distributions connues (gaussienne, t-student, exponentielle.) statistiques ทดสอบ (test du Chi2, Kolmogorov Smirnov, ชาปิโรส์, Jarque Bera), การทดสอบ Ces les queues paisses des actifs การเงิน, donc des risques บวก levs que dans un modle ปกติ. การตรวจสอบความถูกต้องและความถูกต้องโดยอัตโนมัติการตรวจสอบอัตโนมัติและการตรวจสอบโดยอัตโนมัติ: การตรวจสอบแบบอัตโนมัติ: การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการเชื่อมต่อและการใช้งานแบบอัตโนมัติ Autocorrlogramme, ACF, การทดสอบ sur les corrlations อัตโนมัติ: Durbin Watson รันการทดสอบ การทดสอบความถูกต้อง: alpha est il gal zro. การทดสอบความถูกต้อง: alpha est il gal zro. การทดสอบความถูกต้อง: alpha est il gal zro. Stabilit des corrlations dans le temps. Gnration de cours pseudo alatoire Lobjectif de ce เป็นโปรแกรมเมอร์เด็ดขาดในการเขียนทับ Pour illustrer le principe, nous commenons par une การจำลองแบบง่าย dune marche alatoire, puis nous tudions เดอ prs la gnration เดอ prix dans un modle lognormal, des cours de clture, aussi และ intraday pour gnrer les plus haut et plus bas. Les caracatristiques des prix lognormaux sont สอบ. ความผันผวน: โมเดล, การจำลอง, การประมาณค่าและการคาดการณ์ Quil sagisse de gestion du risque, ou de lvaluation des produits drivs, volatil joue un rle centre en finance Diffrents TPs sont donc consacrs ce sujet central: การปรับโครงสร้างทางการเงิน (GARCH (generalised Autoregressive conditional heteroscedasticity)) เป็นสิ่งที่ไม่ควรได้รับจากการลงทุนด้านการเงินการวิเคราะห์ทางการเงินและความสามารถในการทำกำไร Ces modles rendent compte du fait stylis connu, ความแตกต่างของความจุ, ความร่ำรวย, ความว่องไว, ความว่องไว, ความว่องไว Dans ce, nous ข้อเสนอแนะสำหรับการประเมินความต้องการของ GARCH aux ดัชนี CAC40 และ NASDAQ การปรับโครงสร้างทางธุรกิจของ บริษัท มีความสำคัญยิ่งขึ้น ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในขณะนี้มีการใช้งานร่วมกัน, les corvlations entre deux actifs, ainsi que les เมทริกซ์ correspondantes dans le cas de plusieurs actifs. ความสามารถในการใช้งานของคุณมีความหลากหลายตามความต้องการของคุณและความสามารถในการเคลื่อนที่ของโทรศัพท์มือถือ GARCH peuvent มีส่วนร่วมในการใช้งานและการใช้งานที่มีประสิทธิภาพ La Value at Risk av R มูลค่าความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจากความเสี่ยงที่เกิดจากการลงทุน Dans ce projet, vous tes ผู้จัดการฝ่ายบริหารความเสี่ยงชอบ เมื่อวันที่ 10 มิถุนายน 2555 ธนาคารได้รับการแต่งตั้งให้เป็นนายกฯ ความแตกต่างของความเสี่ยงที่มีต่อความเสี่ยง, ความเสี่ยงที่เกิดจากความผิดพลาดของผู้ให้บริการ, ความเสี่ยงที่เกิดจากการสูญเสียความเสี่ยง. Dans le cas o le ชอบลงทุนในการก่อความไม่สงบโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับความเสี่ยงที่เกิดจากความเสี่ยง, ความสามารถในการทำงาน, การใช้อัตราส่วน, Sharpe, etc. Le notionnel dun contrat CAC40 คือ est la valeur de lindice multipli par 10. La valeur du contrat เป็น gale au cours cot x 10 € กันตัวอย่าง si le cours du contrat terme CAC 40 stablit 4000, le contrat a une valeur de 40,000 ยูโร โอกาสที่จะได้รับ 4.000 คะแนนและคะแนนสะสม 4.200 คะแนนคะแนนที่ได้รับคือ (4.200-4.000) 10 ยูโร 2.000 ยูโร ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจากความเสี่ยง 8 dans le cas เครื่องออกกำลังกายแบบง่าย, เครื่องทำความร้อนในชีวิตประจำวันของ Vaith historique, les mthodes normales bases sur des modles de ความผันผวน (RiskMetrics, GARCH), enfin les mthodes faisant appel la Thorie de Valeurs Extrmes (ทฤษฎีค่านิยมมาก) เกี่ยวกับอะแดปเตอร์เซลล์แบบอะนาล็อกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า 7 quil faudra adapter au CAC40 en complment เดอลา VaR บน fera une tude dite การทดสอบความเครียด lutilisation เดอลา Thorie เดอ Valeurs Extrmes (ทุ่ง TP sur la valeurs extrmes) Enfin, on compltera ces tudes des des des des des des etreses au au de la VaR, เงื่อนไขการให้คะแนนของผู้สอบบัญชี ลาวีอาร์เอ็มอาร์ mesure justement les pertes en cas de เดอลาเดอลา VaR 1 Pour mener ce projet, pourra galement sappuyer sur des standards de facto, tels que que RiskMetrics 11 9, notamment 10 pour une vision plus globale de la VaR dans la gestion du risque, les mthodes backtesting, การรายงาน ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นระหว่าง Franais ความแตกต่างของความสามารถในการทำงานของภาคผนวกรวมถึงประเด็นที่เกี่ยวข้องกับประเด็นปัญหาความไม่แน่นอน, ปัญหาที่เกิดขึ้น: การจัดคิวแจกจ่าย, VaR et valeurs extrmes: การประมาณค่าของเดส์ฟิชเชอร์, application du thorme des valeurs extrmes (ประมาณการ GEV) ประมาณการ dune loi เดอ Pareto Gnralis สูงสุดสูงสุดที่ประเมินค่าประมาณเดอลา VaR esprance en cas de dpassement (คาดว่า Shorfall) Mesure et Backtesting de la VaR dune gestion active คำอธิบายเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกิดจากความเสี่ยง Backtesting de la VaR ความเสี่ยงที่เกิดจากความเสี่ยง การสร้างแบบจำลองทางการเงินด้วย S-Plus par Eric Zivot, Jiahui Wang และ Clarence R. Robbins 16 สถิติเบื้องต้นด้วย R, Peter Dalgaard 5 การเขียนโปรแกรมด้วยข้อมูล: คู่มือภาษา S, John M. Chambers 3 สถิติประยุกต์ประยุกต์สมัยใหม่กับ S, William N. Venables และ Brian D. Ripley 14 En Franais: ให้ความสำคัญกับ Emmanuel Paradis: commencer par ce document. cran. r-project. orgdoccontribrdebutsfr. pdf บทนำออสเซสชั่น R par Yves Brostaux cran. r-project. orgdoccontribBrostaux-Introduction-au-R. zip บทนำ R par Vincent Zoonekynd, trs complet, pas pas, en langage simple, trs แสดงโดยไม่ต้องมีและกราฟิกของ jolis: zoonek2.free. frUNIX48Rall. html pbil. univ - leon1.frRenseignement. html สนับสนุนการเรียนการสอน R, par Pierre-Andr Cornillon, Laboratoire de Statistiques, Universit de Rennes II: uhb. frscsocialesmassmaitrisedoclog4.pdf ภาษาอังกฤษ: SimpleR: การใช้ R สำหรับสถิติเบื้องต้นโดย John Verzani: math การวัดการถดถอยและ Anova in R: stat. lsa. umich. edufarawaybook หลักสูตรระดับปริญญาโทครอบคลุมหัวข้อต่อไปนี้: แบบจําลองเชิงเส้น: นิยาม, การอนุมาน, การตีความผล, ความหมายของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย, การระบุแหล่งที่มาขององค์ประกอบหลักการถดถอยขององค์ประกอบหลักส่วนของสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดการถดถอยของการถดถอยทฤษฎีบท Gauss-Markov การเลือกตัวแปรการวิเคราะห์การแปลงการมีอิทธิพล การสังเกตกระบวนการที่มีประสิทธิภาพการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมและการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมการสุ่มแบบบล็อกการออกแบบแฟกทอเรียล การคาดการณ์และการคาดการณ์ของซีรี่ย์ Time massey. ac. nz Rmetrics: itp. phys. ethz. checonophysicsR บทนำเกี่ยวกับการคำนวณทางการเงินกับ R ที่ครอบคลุมพื้นที่ตั้งแต่การจัดการข้อมูลชุดข้อมูลเวลาและการวิเคราะห์การถดถอย, ทฤษฎีค่าสุดขีดและการประเมินมูลค่าตราสารตลาดการเงิน faculty. washington. eduezivotsplus. htm la page de E. Zivot sur SPlus และ FinMetrics CRAN Task View: Empirical Finance cran. r-project. orgsrccontribViewsFinance. html แพคเกจ Autres, การแจกแจง hors RCRAN Software for Extreme Value Theory: urlmaths. lancs. ac uk stephenasoftware. html RMetrics itp. phys. ethz. checonophysicsR การถดถอยเชิงปฏิบัติและ Anova in R doc: cran. r-project. orgdoccontribFaraway-PRA. pdf package: stat. lsa. umich. edufarawaybookfaraway. zip มีการใช้งานร่วมกับแพคเกจ commerciaux: exemple : optimisation de portefeuille burns-stat RMetrics: cours ดัชนีในวันพรุ่งนี้การดำเนินการและอื่น ๆ La librairie f ข้อเสนอแนะของ les jeux de donnes suivants: audusd. csv Reuters Tick-by-Tick อัตรา AUDUSD 1997-10, usdthb. csv Reuters Tick - by-Tick USDTHB rates 1997, fdax9710.csv DEX Futures for Minute-by-Minute for 1997-10, fdax97m. csv Minutely เวลาและการขาย DAX Futures for 1997, bmwres. csv การเข้าสู่ระบบรายวันการคืนสินค้าของ BMW Stock Proces ของ BMW, nyseres. csv การส่งคืนข้อมูลรายวันของ NYSE Com ดัชนี posite Dans le package fExtremes: อัตราแลกเปลี่ยน UKEuro UKUS และ UKCanada อัตราแลกเปลี่ยน Donnes macro du package tseries Les donnes NelPlo ชุดข้อมูลเวลาทางเศรษฐกิจมหภาค 14 ชุด ได้แก่ cpi, ip, gnp. nom, vel, emp, int. rate, nom. wages, gnp. def, money. stock, gnp. real, Stock. prices, gnp. capita, real. wages และ การว่างงานและ NelPlo ชุดร่วมกัน รายละเอียดชุดข้อมูลมีความยาวต่างกัน แต่สิ้นสุดในปี 2531 ชุดข้อมูลประกอบด้วยชุดข้อมูลต่อไปนี้: ดัชนีราคาผู้บริโภคการผลิตในภาคอุตสาหกรรม GNP ที่ระบุอัตราการจ้างงานอัตราดอกเบี้ยค่าแรงรายชื่อ deflation ของ GNP เงินทุนของจริง GNP, ราคาหุ้น (SampP500), GNP ต่อหัว, ค่าแรงที่แท้จริง, การว่างงาน 1 ARTZNER, P. amp DELBAEN, F. amp EBER, J.-M. amp HEATH, D. มาตรการความสอดคล้องกันของความเสี่ยง พ. ศ. 2541 2 BOUCHAUD, J. P amp POTTERS, M. ทฤษฎีความเสี่ยงทางการเงิน สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์, 2000. 3 CHAMBERS, J. M. การเขียนโปรแกรมด้วยข้อมูล Springer, New York, 1998. ไอเอสบีเอ็น 0-387-98503-4 4 CONT, R. สมบัติเชิงประจักษ์ของการรับคืนทรัพย์สิน - ข้อเท็จจริงที่เก๋และประเด็นทางสถิติ การเงินมีคุณวุฒิ, 2000 5 DALGAARD, P. สถิติเบื้องต้นกับ R Springer, 2002. ไอ 0-387-95475-9 6 GOURIEROUX, C. amp SCAILLET, O. amp SZAFARZ, A. Economtrie de la finance Economica, 1997. 8 LINSMEIER, T amp PEARSON, N. D. การวัดความเสี่ยง: บทนำถึงค่าที่มีความเสี่ยง วารสารนักวิเคราะห์การเงิน, มีนาคม 2543 9 กลุ่ม RISKMETRICS เอกสารทางเทคนิคของ RiskMetrics ธันวาคม 1996 10 กลุ่ม RISKMETRICS การบริหารความเสี่ยง - คู่มือปฏิบัติ พ. ศ. 2542 กลุ่ม RISKMETRICS 11 กลับไปที่ RiskMetrics: วิวัฒนาการของมาตรฐาน พ. ศ. 2544 12 ROCKAFELLAR, R. T amp URYASEV, S. การเพิ่มประสิทธิภาพของ Value-at-Risk ตามเงื่อนไข พ. ศ. 2542 13 URYASEV, S. ค่าความเสี่ยงตามเงื่อนไข: อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพและแอพพลิเคชัน 14 VENABLES, W. N amp RIPLEY, B. D. สถิติประยุกต์สมัยใหม่กับ S. Fourth Edition Springer, 2002. ไอ 0-387-95457-0 16 ZIVOT, E. amp WANG, J. amp ROBBINS, ซีอาร์ซีแบบจำลองทางการเงินซีรีส์เวลากับ S-Plus Springer Verlag, 2004. 1 En outre, cest une mesure cohrente du risque et loptimisation de portreuille sous contrainte de CVaR se rsout par des mthodes programmation linaire (cf 12, 13), ce qui nest pas le cas de la VaR (en labsence de proprit de convexit) ความคิดเห็นของ simheuristics: ขยาย metaheuristics เพื่อจัดการกับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ stochastic combinatorial Angel A. Juan a. . Javier Faulin ข. , Scott E. Grasman c. , Markus Rabe d. , Gonccedilalo Figueira e. ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์, IN3ndashOpen University of Catalonia, ประเทศสเปน b ภาควิชาสถิติและมหาวิทยาลัย University of Navarre, ประเทศสเปน c ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการและระบบสถาบันเทคโนโลยีโรเชสเตอร์ประเทศสหรัฐอเมริกา d ภาควิชา IT ด้านการผลิตและการขนส่ง TU Dortmund, เยอรมนี e INESC TEC และคณะวิศวกรรมศาสตร์ University of Porto ประเทศโปรตุเกสมีวางจำหน่ายวันที่ 18 มีนาคม 2015 ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันหลายชุดของคอมมิวนิสต์ (COP) ที่เกิดขึ้นในธุรกิจด้านโลจิสติกส์การขนส่งการผลิตการดูแลสุขภาพการเงินการสื่อสารโทรคมนาคมและการใช้คอมพิวเตอร์เป็นเรื่องยากที่ NP - ธรรมชาติ. COPs ในชีวิตจริงเหล่านี้มักถูกกำหนดด้วยขนาดที่ใหญ่และจำเป็นต้องได้รับโซลูชันที่มีคุณภาพสูงในเวลาในการประมวลผลสั้น ๆ ดังนั้นจึงต้องใช้อัลกอริทึม metaheuristic Metaheuristics ได้รับประโยชน์จากกระบวนทัศน์การค้นหาแบบสุ่มและแบบขนานต่างกัน แต่พวกเขามักคิดว่าปัญหาปัจจัยการผลิตฟังก์ชันวัตถุประสงค์พื้นฐานและชุดข้อ จำกัด การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นตัวกำหนด อย่างไรก็ตามความไม่แน่นอนคือสิ่งที่อยู่รอบตัวเราซึ่งมักจะทำให้โมเดล deterministic รุ่นของระบบชีวิตจริงมีความไม่แน่นอน หลังจากเสร็จสิ้นการทบทวนงานที่เกี่ยวข้องแล้วบทความนี้จะอธิบายวิธีการทั่วไปที่จะช่วยให้สามารถขยาย metaheuristics ผ่านการจำลองเพื่อแก้ปัญหา stochastic COPs lsquoSimheuristicsrsquo ช่วยให้นักออกแบบโมเดลสามารถจัดการกับความไม่แน่นอนในชีวิตจริงได้ด้วยวิธีการที่เป็นไปตามธรรมชาติโดยบูรณาการการจำลอง (ในรูปแบบใด ๆ ) เข้ากับกรอบที่ขับเคลื่อนด้วยเมตา อัลกอริทึมที่ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้ขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่ามีประสิทธิภาพสำหรับเมตาดาต้าที่มีประสิทธิภาพสำหรับเวอร์ชัน deterministic ของ COP ที่ตรงกัน Simheuristics ยังอำนวยความสะดวกในการแนะนำเกณฑ์การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือในระหว่างการประเมินโซลูชันที่มีคุณภาพสูงทางเลือกให้แก่ Stochastic COPs หลายตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ในสาขาต่างๆแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของวิธีการที่เสนอ การจำลองสถานการณ์การจำลองสถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพของคอมมานนิสต์ปัญหาแบบ Stochastic 1. บทนำเราอาศัยอยู่ในเมืองใหญ่ที่มีระบบขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบเดินทางไปทั่วโลกโดยใช้เครือข่ายที่ซับซ้อนของสนามบินที่เชื่อมต่อกันซื้อผลิตภัณฑ์ออนไลน์ที่ส่งไปยังประตูของเราจากส่วนต่างๆของโลกใช้ประโยชน์จาก ระบบ e-health ที่มีราคาแพงมากให้ติดต่อกับเพื่อนและเพื่อนร่วมงานของเราโดยใช้บริการจากอินเทอร์เน็ตและชีวิตของเราจะเชื่อมโยงกับความผันผวนของตลาดการเงินทั่วโลก โลกกำลังเป็นที่ซับซ้อนมากขึ้นตลอดเวลาและระบบส่วนใหญ่ที่อยู่รอบตัวเรามีเงื่อนไขด้านค่าใช้จ่ายด้านการเงินและสิ่งแวดล้อมที่ไม่ค่อยดีเท่าใดนักเนื่องจากขาดเครื่องมือในการปรับปรุงการออกแบบความน่าเชื่อถือและการดำเนินงานประจำวันของพวกเขา ปัญหาที่เกี่ยวกับการตัดสินใจส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับระบบดังกล่าวสามารถจำลองได้ว่าเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบร่วม (NP-hard combinatorial optimization หรือ COP) ที่มีเงื่อนไขไม่แน่นอน (stochastic) Metaheuristic ช่วยในการสร้างโซลูชัน lsquohigh-qualityrsquo ให้กับปัญหาประเภทนี้ในเวลาที่ใช้คอมพิวเตอร์ค่อนข้างสั้น ในอดีตพวกเขาได้รับการประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ที่ใช้งานง่ายซึ่งความไม่แน่นอนในชีวิตจริง (เช่นพฤติกรรมแบบสุ่มหรือแบบสุ่ม) โดยปกติจะไม่นำมาพิจารณา อย่างไรก็ตามมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในการพิจารณาแบบสุ่มเข้าสู่ COPs เพื่ออธิบายปัญหาที่แท้จริงซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลที่ยังไม่ทราบล่วงหน้า แนวโน้มนี้สามารถสังเกตได้จาก 1 xA0andxA02 ที่ให้ความคิดเห็นของ COP หลายแบบดั้งเดิมที่มีลักษณะเฉพาะ stochastic ปัญหาที่ได้จากการวิเคราะห์ ได้แก่ การกำหนดเส้นทางแบบสุ่ม, การกำหนดเวลาแบบสุ่มและการจองแบบสุ่ม (stochastic) Hemmelmayr et al. ปัญหาการกำหนดเส้นทางสินค้าคงคลัง 3 ข้อพิจารณาถึงการใช้ผลิตภัณฑ์แบบสุ่ม การสำรวจแบบสมบูรณ์เกี่ยวกับการใช้ metaheuristics ในการแก้ปัญหาของ Stochastic COP ในระดับกว้างนั้นสามารถพบได้ใน 4. ที่ผู้เขียนจัดแบ่งประเภทของวิธีการทบทวนเป็น 2 ประเภทหลัก ๆ โดยพิจารณาจากวิธีการประมาณวัตถุประสงค์: (i) การประมาณแบบเฉพาะกิจ และ (ii) การจำลอง เทคนิคการจำลองช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองและสร้างระบบที่ซับซ้อนได้อย่างเป็นธรรมชาติ 5 xA0andxA06 รายละเอียดสามารถรวมเข้ากับโมเดลเหล่านี้ได้โดยไม่มีความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์และเวลาในการคำนวณมักจะสามารถจัดการได้ อย่างไรก็ตามโมเดลที่ซับซ้อนอาจต้องใช้เวลาในการพัฒนาที่ยาวนานและการตรวจสอบและการตรวจสอบที่ยากลำบาก นอกจากนี้การจำลองไม่ได้เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตัวเอง ดังนั้นการทดลองแบบจำลองจำเป็นต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจถึงพฤติกรรมของ modelrsquos ในด้านการตัดสินใจและความเป็นไปได้ของช่องว่าง การออกแบบที่ทันสมัยของการทดลอง 7 อาจเป็นขั้นตอนแรกในการศึกษาดังกล่าวช่วยในการระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มในพื้นที่โซลูชันหรือทำการวิเคราะห์ความไว อย่างไรก็ตาม COP จำนวนมากต้องการการใช้ metaheuristics เพื่อทำการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ บทความนี้เป็นการขยายงานก่อนหน้านี้ในการรวมการจำลองด้วย metaheuristics โดยการนำเสนอขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ที่เรียกว่า lsquosimheuristicsrsquo อัลกอริธึมเหล่านี้รวมการจำลอง (ในตัวแปรใด ๆ ของมัน) ลงในกรอบที่ขับเคลื่อนด้วยเมตาทาเรสเตอริ่งเพื่อแก้ปัญหา STchastic COP แบบซับซ้อน ส่วนผสมของ metaheuristics กับวิธีการอื่น ๆ กำลังเป็นที่นิยมอย่างมากในการวิจัยการดำเนินงานเป็นวิธีการที่ดีในการรับมือกับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของ combinatorial 8. ในขณะที่ Bianchi et al. 4 นำเสนอตัวอย่างก่อนหน้า Glover et al. 9 xA0andxA010 และ April et al. 11 นิยมการรวมกันของการจำลองและ metaheuristics โดยการพัฒนาและอธิบายการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงพาณิชย์ซอฟแวร์ OptQuest ซึ่งปัจจุบันรวมอยู่ในหลายแพคเกจการจำลองเชิงพาณิชย์ 12 เพื่อให้ OptQuest ทั่วไปและเข้ากันได้กับรูปแบบการจำลองใด ๆ ผู้เขียนเสนอ ldquoblack boxrdquo approachndashfor ทั้ง ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องซึ่งเป็นขั้นตอนการแก้ปัญหาแยกออกจากระบบอย่างชัดเจน วิธีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับโมเดลจำลองของระบบเช่นจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องหรือ Monte Carlo สำหรับระบบที่กำหนดและ OptQuest ใช้เพื่อเพิ่มพารามิเตอร์การควบคุมของระบบ 13 xA0andxA014 อย่างไรก็ตามตามที่กล่าวไว้ใน 15 วิธีการบางอย่างไม่ได้ทำงานได้ดี out-of-the-box แต่ต้องปรับให้เหมาะสมกับลักษณะเฉพาะของปัญหา ในกรณีดังกล่าวโซลูชันซอฟต์แวร์แบบปิดเช่น OptQuest อาจไม่ใช่ซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ในบทความนี้เราจะหารือเกี่ยวกับรูปแบบต่างๆของการจำลองด้วย metaheuristics และวิธีการที่จะใช้ข้อมูลเฉพาะปัญหาเพื่อเพิ่มวิธีการแก้ปัญหา แนวทาง simheuristic ของเรามีสองลักษณะที่โดดเด่น: มันส่งเสริมการรวมกันอย่างใกล้ชิดระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพและการจำลอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประเมินผลของการแก้ปัญหาจะดำเนินการไม่เพียง แต่โดยการจำลอง แต่ยังรวมถึงการแสดงออกของการวิเคราะห์เฉพาะปัญหา ดังนั้นจึงมีการผสมผสานการจำลองและการประมาณค่าเฉพาะกิจแม้ว่ารูปแบบ metamodels ทั่วไปจะหลีกเลี่ยงได้ในขณะที่ลักษณะทั่วไปของแบบจำลองเหล่านี้น่าสนใจสำหรับวัตถุประสงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่ได้แสดงถึงระบบอ้างอิงที่แท้จริง ข้อเสนอแนะของการจำลองสามารถนำมาใช้ไม่เพียง แต่ในการประเมินวิธีการแก้ปัญหา แต่ยังต้องปรับแต่งส่วนที่ใช้ในการวิเคราะห์เพื่อให้สามารถหาวิธีแก้ปัญหาได้อย่างสมจริงมากขึ้น Simheuristics ที่อธิบายไว้ในบทความนี้มุ่งเน้นไปที่ความละเอียดของปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ combinatorial (discreteatorial optimization) กับส่วนประกอบแบบสเตติก องค์ประกอบแบบสุ่มเหล่านี้สามารถอยู่ในฟังก์ชันวัตถุประสงค์หรือในชุดของข้อ จำกัด ในขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพแนวทางของเราจะได้รับประโยชน์จากการใช้เมตา ดังแสดงในส่วนที่ 3 แนวทางการจำลองด้วยวิธี Simheuristics ของเราสามารถให้โซลูชันที่ทันสมัยสำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของ Combinatorial ในสาขาต่างๆรวมทั้งการกำหนดเส้นทางยานพาหนะการตั้งเวลาการผลิตความพร้อมใช้งานของระบบและการดูแลสุขภาพ ดังที่กล่าวไว้ในภายหลังการรวมกันระหว่าง metaheuristics กับการจำลองยังเป็นการส่งเสริมการใช้เกณฑ์การวิเคราะห์ความเสี่ยงในระหว่างการประเมินทางเลือกสำหรับ stochastic COP ในท้ายที่สุดและหลังการวิจารณ์ของ Soumlrensen 16 เกี่ยวกับการขาดความสร้างสรรค์ในสาขาวิชา metaheuristics เอกสารฉบับนี้ยังมีจุดมุ่งหมายที่จะนำเสนอสายงานวิจัยใหม่ ๆ ในสาขานี้ด้วยการขยาย metaheuristics เพื่อที่พวกเขาจะสามารถผสมผสานเข้าด้วยกันได้ด้วยเทคนิคการจำลองที่ต่างกันดาดาชุดใหม่ของปัญหา ลักษณะความไม่แน่นอนในชีวิตจริง กระดาษมีโครงสร้างดังต่อไปนี้ส่วนที่ 2 เสนอการจำแนกประเภทของวิธี simulationndashoptimization และ contextualizes simheuristics ในการจำแนกประเภทนี้ ส่วนที่ 3 นำเสนอแนวทางในการใช้แนวทาง simulationndashoptimization ในสาขาต่างๆ ได้แก่ การผลิตและการผลิตโลจิสติกส์และการจัดการห่วงโซ่อุปทานและการดูแลสุขภาพ บทวิจารณ์นี้ให้บริบทในส่วนที่ 4 ซึ่งอธิบายแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังอัลกอริธึม simheuristic ที่เรานำเสนอโดยรวมการจำลองไว้ในกรอบที่ขับเคลื่อนด้วยเมตา ส่วนที่ 5 กล่าวถึงประเด็นการออกแบบที่ยังไม่ได้รับการสำรวจอย่างเต็มที่ ส่วนที่ 6 แสดงตัวอย่างของการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้แก่ การผลิตการขนส่งและการใช้อินเทอร์เน็ต ท้ายสุดบทที่ 7 สรุปข้อสรุปหลักของงานวิจัยนี้และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสายการวิจัยในอนาคตของไซแมนเทอริ่งไซแมนเชียลไซแอนอาร์ไอแบ็กอีจีโจวและดาเนียบายแดเนียลสมิท Keletas landafto architekts patarim kaip ใช้ aplink susiplanuoti patiems. Prie pradedant galvoti apie glynus arba alpinariumus, svarbiausia yra, pirmi, ingsniai, taicusis teritorijos planavimas. Nesuskirsius teritorijos tinkamas zonas, augalai pasodinami ten, kur j visai nereikia, ar iltnamis pastatomas toje vietoje, kur jis Skaityti daugiau. เกี่ยวกับการตรวจสอบ โทร 370 608 16327 El. p. infoskraidantikamera. lt Interneto svetain: skraidantikamera. lt สังคมศึกษา: facebook แผนผังเว็บไซต์: Filmuojame 8211 ภาพถ่าย 70 8211 100 metr aukio naudojant dron. วิดีโอ Sukuriame HD raikos และวิดีโอที่ไม่ซ้ำกัน. Silly pasli, sod, mik, medelyn apiros nuotraukas i aukio. Daugiau ms darb pavyzdi rasite interneto Skaityti daugiau. เครื่องชั่งน้ำหนักของ บริษัท , เครื่องวัดสนามหญ้า (arena) (เครื่องวัดอุณหภูมิ), เครื่องวัดความชื้นสัมพัทธ์ (aroos), เครื่องวัดความชื้นสัมพัทธ์ 8211 kaina 1.20 Ltm 1 col. skersmens, 25 มม., 8211 เส้นใย 2.30 Ltm Profesionalios พีวีซีเครื่องตรวจจับโลหะ Skaityti daugiau