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


Citar

Texto integral

Resumo

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.

Texto integral

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.
×

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Gorbunov М.А., Medvedev А.V., Semenkin Е.S., 2011

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies