Автоматические торговые системы (торговые роботы), применяемые для совершения сделок на финансовых рынках, не всегда обеспечивают стабильный результат. В статье предложен универсальный алгоритм, обеспечивающий высокое соотношение доходности и риска при автоматическом управлении инвестиционным портфелем. Алгоритм предполагает разделение инвестиционного портфеля на несколько частей, каждая из которых управляется индивидуальным торговым роботом. Каждому роботу достается в управление часть инвестиционного портфеля, размер которой рассчитывается в соответствии с выбранным методом. Оперативная автоматическая корректировка размера указанных частей в соответствии с изменением результативности каждого робота позволяет добиваться стабильно высокого соотношения доходности и риска всего инвестиционного портфеля. В качестве конкретных примеров возможной реализации алгоритма описан метод корректировки находящихся под управлением индивидуальных роботов долей инвестиционного портфеля пропорционально результативности каждого робота и метод корректировки долей инвестиционного портфеля, основанный на нелинейном программировании. Универсальность алгоритма позволяет в дальнейшем дополнять и заменять указанные методы и используемые критерии оценки результативности. В статье подчеркивается, что кроме результата от инвестиций применение алгоритма способствует увеличению ликвидности торгуемых на бирже инвестиционных активов, увеличивает поступление налогов, биржевых сборов и комиссий, упрощает расчеты, повышает скорость принятия решений, увеличивает количество сделок, совершаемых на финансовых рынках, что способствует приближению последних к состоянию эффективности, а совершенствование методов корректировки долей портфеля способно внести существенный вклад в теоретические исследования по автоматической торговле на финансовых рынках и управлению диверсифицированными инвестиционными портфелями. Представленный в настоящей работе алгоритм можно использовать в качестве инструкции для разработки MVP программного обеспечения по объединению торговых роботов для совместного достижения общего целевого результата при управлении инвестиционным портфелем. Алгоритм представляет собой пошаговое описание ключевого варианта использования для корректировки долей инвестиционного портфеля, которое для большей наглядности дополнено диаграммами вариантов использования и деятельности, выполненными в нотации UML 2.0.
Рассмотрены основные принципы распознавания образов на основе сети неокогнитрон, а также общая структура сети и принципы ее функционирования. Приведены примеры ее работы и анализ полученных результатов.
Предмет исследования: вычисления на дискретных математических структурах.
Цель исследования: разработка алгоритма оптимизации распределения видов технического обслуживания средств связи и автоматизации в подразделениях органов внутренних дел Российской Федерации.
Методы и объекты исследования: в статье рассматривается возможность совершенствования планирования мероприятий технического обслуживания средств связи и автоматизации, используемых в органах внутренних дел Российской Федерации при решении задач, возложенных на МВД России. Отмечается, что в современных условиях необходимо тщательное планирование всех операций и мероприятий, осуществляемых техническими специалистами в подразделениях органов внутренних дел. Указывается, что ввиду занятости или нехватки технического персонала могут появляться события, связанные с некачественным выполнением мероприятий технического обеспечения. Предлагается в качестве критерия равномерности распределения использовать среднюю абсолютную ошибку (MAE), учитывающую как положительные, так и отрицательные отклонения длительности проведения технического обслуживания по месяцам в течение календарного года.
Основные результаты исследования: разработан алгоритм равномерного распределения видов технического обслуживания, показана возможность его применения в подразделениях органов внутренних дел на примере оборудования ситуационного центра Воронежского института МВД России, определены ограничения применения разработанного алгоритма.
Представлен алгоритм работы дополнительного преобразующего слоя в сети на основе “неокогнитрона”. Ранее авторы рассматривали общий принцип работы данного вида сети. Описанный метод улучшает работу сети путем дополнительного преобразования данных. Проведен анализ входных данных при распознавании. Разработан алгоритм, который преобразует данные для более удобного распознавания сети.
Представлен алгоритм оценки погрешностей идентификации параметров тепловых эквивалентных полупроводниковых изделий по результатам измерения переходной тепловой характеристики (ПТХ). С помощью компьютерного моделирования по представленному алгоритму выполнен расчет случайных погрешностей определения пара- метров одно- и двухзвенной тепловой эквивалентной цепи. Показано, что погрешности зависят от выбора моментов времени, в которые составляется и решается система уравнений, связывающих значения ПТХ с параметрами схемы. Путем выбора моментов времени в точках наибольшей и наименьшей крутизны ПТХ возможно достичь минимальной погрешности определения параметров тепловой эквивалентной цепи.
Одной из проблем, возникающих в процессе обучения в вузе студентов-выпускников колледжей, является несоответствие их уровня математической подготовки и подготовки по предметам, определяющих их профессиональную деятельность. Цель работы - показать на конкретном примере, что существуют проблемы при решении практических задач без углубленного изучения теоретического материала, а также предложить один из способов их решения. Задачей является разработка методических указаний коллективом преподавателей кафедры высшей математики и выпускающей кафедры. В качестве примера приведена разработка алгоритмов для программной реализации дискретного преобразования Фурье. Результаты работы проходят апробацию в процессе обучения.
В статье автор обращает внимание на разделы и алгоритмы теории графов, которые необходимы будущим программистам для более успешного построения карьеры. Приводятся жизненные примеры, иллюстрирующие, что графы помогают не только программисту, но и любому представителю IT-профессии, глубже понимать свою работу, по-новому решать актуальные задачи и лучше представлять структуру кода. Описанное показывает, что студенты технических направлений должны более внимательно отнестись к данной дисциплине в процессе их обучения, изучив хотя бы имеющиеся возможности работы с графами, так как это одна из основных структур данных.
В монографии представлен новый подход к построению эффективных рандомизированных алгоритмов для решения оптимизационных задач кластеризации и размещения, позволяющих получать результат повышенной точности и устойчивости за ограниченное время. Под точностью в данном случае понимается способность алгоритма достигать такого значения целевой функции, которое трудно улучшить известными методами. Под стабильностью мы понимаем способность рандомизированного алгоритма останавливаться на одном и том же решении, либо на очень близких решениях в ходе многократных запусков алгоритма из произвольного начального решения. При этом алгоритмы способны эффективно решать задачи кластеризации в различных постановках и с различными целевыми функциями. Адресована студентам, аспирантам, преподавателям, научным работникам для использования в своей профессиональной области.
Задача рациональной организации вспомогательных процессов на предприятии заключается в снижении их себестоимости путем более глубокой интеграции в основной производственный процесс. Цель статьи заключается в разработке алгоритма классификационного анализа для оценки зависимостей между основными и вспомогательными подразделениями и типологии производственных процессов по уровню внутризаводского кооперирования. В качестве метода определения типа производства предложен метод машинного обучения «Случайный лес» с использованием метаалгоритма обучения машин Бэггинга. Разработаны параметры, описывающие затраты на вспомогательные операции, расходы на ремонтное хозяйство и обслуживание оборудования, уровень технической эффективности производства. Апробация алгоритма на примере химических предприятий позволила выделить три типа производств по характеру внутризаводской кооперации процессов по наиболее информативным параметрам. Для оценки полезности и производительности моделей построены диаграммы кумулятивного подъема, где наиболее продуктивным определен тип со средним уровнем внутризаводского кооперирования. Результаты являются первичной диагностикой организации вспомогательного хозяйства, принятия решений о проведении реинжиниринга процессов с целью усиления внутризаводского кооперирования и снижения уровня затрат.
Рассмотрены различные варианты и примеры разработки блок-схем алгоритмов технических задач и способы проверки работоспособности алгоритмов с помощью трассировочных таблиц. Пособие предназначено для студентов направления подготовки 13.03.02 «Электроэнергетика и электротехника».