APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS TO COPE WITH A TASK OF ESTIMATION OF REGIONAL INDUSTRIAL POLITICS EFFECTIVE STRENGT


如何引用文章

全文:

详细

In this article the the authors analyze the possibility of application of genetic algorithms to cope with tasks of optimization on an example of a problem of estimation of the regional industrial efficiency. A calculation comparison on the linear model of the region, made by means of genetic and simplex methods, is presented, and a possibility of application of the genetic methods to the model, in which the demand is prescribed to be a logistic curve, is described.

全文:

Общий уровень износа основных фондов в промышленности составляет почти 50 %, а в некоторых отраслях достигает 80 %. Поэтому на производственных предприятиях инвестиционная деятельность сводится преимущественно к операциям реального инвестирования: приобретения целостных имущественных комплексов, ведения реконструкции и технического перевооружения, нового строительства, модернизации действующего оборудования. В связи с этим остро стоит задача разработки и совершенствования методов и инструментов оценки и анализа эффективности развития социально-экономических систем на уровне предприятия, отрасли, региона и государства в целом. Используемые для этих целей пакеты экономического и финансового анализа, такие как «БЭСТ-Офис», «ИНЭК-Аналитик», «Альт-Инвест», «Галактика», Project Expert и др., позволяют получать показатели производственной, инвестиционной и финансовой деятельности предприятий в широком диапазоне параметров, в том числе рассматривать динамику их развития при заданных в каждый момент характеристиках движения. Это вполне устраивает финансовых аналитиков, о чем говорит широкое использование данных программных продуктов в практической деятельности планово-аналитических служб различных предприятий.
×

参考

  1. Медведев А. В. Применение z-преобразования к исследованию многокритериальных линейных моделей регионального экономического развития : монография / Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2008.
  2. Медведев А. В., Победаш П. Н. Оптимизационная модель региона среднесрочного характера и ее численный анализ // Инновационные недра Кузбасса. IT-технологии : сб. науч. тр. Кемерово : ИНТ, 2008. С. 404–409.
  3. Терновская М. А. Гибридный генетический алгоритм с двумя типами хромосом для решения сложных задач оптимизации : магистер. дис. / Сиб. федер. ун-т. Красноярск, 2010.
  4. Zitzler E., Thiele L. Muptiobjective Evolutionary Algorithms: A Comparative Case Study and the Strength Pareto Approach // IEEE Trans. on Evolutionary Computation. San Diego, 1999.
  5. Социально-экономическое положение Красноярского края в 2006 году : докл. № 1-1 / Террит. орган федер. службы гос. статистики по Краснояр. краю (Красноярскстат). Красноярск, 2007.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Gorbunov М.А., Medvedev А.V., Semenkin Е.S., 2011

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可
##common.cookie##