В связи с развитием рыночной экономики и перестройкой общественных отношений на Украине с одной стороны классические методы прогнозирования становятся неэффективными, и с другой стороны современные методы прогнозировании поведения участников рынка, апробированные в странах с развитой экономикой, требуют значительной доработки и адаптации к условиям переходной экономики Украины.
Поэтому все более актуальными становятся проблемы прогнозирования экономических процессов при создания автоматизированных систем управления. Поскольку показатели, характеризующие экономические процессы, описываются временными рядами, то в качестве методов решения таких задач могут использоваться статистические методы прогнозирования временных рядов. К сожалению, такие методы не всегда удовлетворяют конкретным практическим требованиям и малоприменимы к конкретным практическим ситуациям. В то же время современные прикладные проблемы требуют усовершенствования методов идентификации и построения прогнозных моделей, в частности, повышения гибкости, адаптивности, интеллектуальности моделей. Для этого применяются методы искусственного интеллекта.
Одним из наиболее перспективных подходов среди методов искусственного интеллекта в настоящее время является генетический подход. Он базируется на моделировании процессов эволюции, происходящих в природе. Применению генетического подхода к задаче прогнозирования и посвящена данная статья.
В работе выполнен анализ возможных подходов к решению задач прогнозирования с использованием генетических алгоритмов.
Приведены различные виды фитнесс-функций, применяющиеся при прогнозировании, показаны их недостатки и преимущества .
E-mails:
skobtsov@kita.donntu.ru
hmelevoy_sergey@ukr.net
|
