Evaluation & Optimierung Von Handelsstrategien

Objectifs et motivations Cette page regroupe un ensemble de prsentations, travaux pratiques et projets issus de diverses expriences denseignement et de pratique autour de lconomtrie des marsches financiers et lenvironnement R-projekt. Weitere Seiten: gestion du risque Ce projet consiste dterminer le meilleurs models des actifs financiers pour schätzer la Value at Risk. Diffrentes models seront tudis, tels que les modles dit delta normal, non conditionnel et conditionnel tels que des models volatilit stochastique, les modles GARCH, le modle RiskMetrics (moyenne mobile exponentielle), die Näherung de Typ Cornish Fisher, lutilisation de la thorie des vnements Extrmes (EVT), la combinaison de diffrents modles (par Beispiel GARCH EVT). Enfin, dans le cas dun portefeuille doptions, les diffrentes mthodes destimationen de la VaR sont prsentes et testes sur des cas concrets. Stratgie dynamique de gestion de portefeuille Ce projet consiste caractriser les actifs financiers, en deklarationen (ende de Verteilung, asymtrie, dpendances temporelles.), Estimer et slectionner les modles les mieux passt sich an, rechercher les stratgies optimes partir des models, pour enfin appliquer ces stratgies aux donnes relles Dont les modles sont issus Un exklusiv typique consistera retrouver les stratgies de croissance optimale (Kelly) par Simulation. Nous gnraliserons des rendements iid et des models mieux passt sich an afa faits styliss (Warteschlangen de distribution, asymtrie.). Ces mthodes permettent de mettre en oeuvre des stratgies dites de rebalancing. En deuxime partie du projet, nous abandonnerons lhypothse iid et le cas mono actif, pour nous intresser aux stratgies optimes en prsence de dpendances temporelles, erzählt que des stratgies dites pairs handel modiises par des processus de retour la moyenne AR (1). Nous utiliserons lenvironnement de dveloppement und danalyse statistique R r-project. org. La version open source de S. R comprend un grand nombre de Module danalyses de grande qualit, dvelopps par les meilleurs spcialistes du domaine. Tous les Programme sont disponibles sous la forme de Code Quelle. R est aussi un environnement de programmierung einfach und puissant Lapprentissage de R pourrait constuer en soi un objectif wichtiges du projet. Lutilisierung de R permettra de concrtiser les notions de modlization, limpact des faits styliss (queues paisses, asymtries). Sur la gestion du risque et la recherche de stratgies optimes, par beispiel ..Dmarche et contenu Tous les projets mettent en oeuvre des thmes communs, Tels que Les faits styliss (statiques) et les tests dhypothses: test de (non) normalit. Qq-plots, Kolmogorov Smirnov, Jarque-Bera. Tests dindpendance: Streudiagramme, Autokorrve (ACF), Tests de Durbin Watson, führen Tests. Tude des queues de distribution, asymtries. Modlization des actifs financiers risqus en utilisant des verteilungen qui rendent compte des faits styliss: t-student, distributions exponentielles, modlization des queues de distribution. Les faits styliss temporets: rappel sur labsence dauto corrlation bedeutungsvoller rendements, volatilit variabel, facteurs dchelle en fonction du temps, lois des maximalen und minimalen temps de passage, Rgressions linaires et modles facteurs. Tests de stationnarit, linarit, testen de racine unitaire, modles avec volatilit variabel: mthodes destimation de la volatilit, processus GARCH, estimation et prvision ls mesures du risque (Value at Risk, Conditonnal VaR.) Und Leur Schätzung, Les mthodes de Monte Carlo Loptimierung de fonction dutilit sous contraintes (risque, gestion). Lutilisierung de mesures de performance corriges du risque: ratio de Sharpe, le Maximum Drawdown (Verhältnis de Sterling). Les tests et les Anwendungen seront effectus en utilisant des donnes relles: les cours journaliers des indices europens et US, les cotations intraday futures europens, les cours des devises, des historiques des taux dintrts. La plupart des donnes et les fonctions R sont dj disponibles Dans les modules de R pdf Prsentation R et exemples R est un environnement interactif et graphique pour lanalyse de donnes. Une Erfolgsgeschichte de lopen Quelle: lun des rares projets avoir reu la Unterscheidung ACM, les autres sont: UNIX, TeX, TCIIP, WWW, Postscript, Apache. Nous effeuons un tour dhorizon des diffrentes facettes de R: langage, graphique, statistique. De nombreux exemples dutilisation sur des donnes vereint sont prsents. Ces exemples sont repris dans certains TP. Pdf Faits Styliss Englisch: www. tis-gdv. de/tis_e/containe/arten.../index. htm Histogramme, Graphiken Quantil-Quantil, Teststatistiken de normalit, Gaussianit par agrgation, Abwesenheit dautocorrlation, asymtrie, Kurtosis Pdf Value at Risk, Valeurs Extrmes. Raum sur les diffrents risques, Value at Risk et Schätzung, Annäherung de Cornish Fisher, Des exposants des Warteschlangen de Verteilung, estimateur de Hill, Thorme des Valeurs Extrmes, Pareto Gnralis, exemples et applications lintraday CAC40 Future, cours journaliers des indices, entwickelt. Pdf Schätzungen de la volatilit et corrlations. Volatilit historique, moyenne mobile exponentielle (RiskMetrics), GARCH, estimateurs bass sur les extrmes (Parkinson, Roger Satchell) pdf Stratgies dinvestissement, croissance optimale. Rappel sur les fonctions dutilit, le kritre de Kelly, Anwendungen sur march Futures, Indizes, indicurs de Leistung: Sharpe, Drawdowns, Verhältnis de Sterling, Bedeutung des Cots de Transaktion, Schätzungen de la Volatilit. Pdf Co-intgration, PairsConvergence Trading. Etüde des Prozesses de retour la moyenne (AR), Tests de racine unitaire, co-intgration entre Aktionen, Indizes. Autres prsentations (2003) pdf Trading Automatique I: März Futures dindices et plateforme de trading automatique pdf Trading Automatique II: gestion du risque, faits styliss, stratgies. Programmierung automatisiert den Handel Normalisierung des Rendements Nous nous proposons de tester les hypothses de (non) normalit des rendements, applikationen diffrents Typen dactifs: indizes, devises, indizes de hedge fonds. (Test von Chi2, Kolmogorov Smirnov, Shapiro, Jarque Bera), Ces testet mettierte en vidence, die in der Lage ist, sich zu entschuldigen Les queues paisses des actifs financiers, donc des risques plus levs que dans un modle normal. Nous constaterons galement que les cours deviennent de plus en plus gaussiens au fur et mesure que les intervalles dobservation augmentent: un autre fait stylis connu sous le terme de gaussianit par agrgation. Indpendance et autres faits styliss Autocorrlogramme, ACF, Tests sur les auto corrlations: Durbin Watson, läuft Test. Fächer dchelle de la volatilit Corrlations, testen defficience tudes des corrlations et rgressions linaires (Beispiel: Indizes entre eux, Aktionen du DJIA, Aktionen vs taux vs devise) Testentwurf: alpha est il gal zro. Stabilit des corrlations dans le temps. Gnration de Cours Pseudo Alatoire Lobjectif de ce TP est dapprendre Programmierer des fonctions de gnration de cours Pseudo Alatoire. Pour Illustrator le principe, nous commenons par une einfache Simulation dune marche alatoire, puis nous tudions de prs la gnration de prix dans un modle lognormal, des cours de clture, mais aussi en intraday pour gnrer les plus haut et plus bas. Les caracatristiques des prix lognormaux sont untersucht. Volatilit: Models, Simulationen, Schätzungen und Prüfe Quil sagisse de gestion du risque, ou de lvaluation des produits drivs, la volatilit joue un rle central en finance. Verschiedene TPs sont donc consacrs ce sujet zentral: La modlization GARCH (generalisierte autoregressive bedingte Heterosedastizität) est devenu un outil incontournable en finance, particulirement utile pour analyzer et prvoir la volatilit. Ces models rendent compte du fait stylis connu, dit de clustering de volatilit, savoir que les priodes de forte volatilit alternent avec les priodes de faible volatilit. Dans ce TP, nous nous proposons dappliquer les schätzungen GARCH aux indices CAC40 et NASDAQ. Modlisierung der Korrationen jusqu prsent nous avons modlis la volatilit sur un seul actif. Il sagit ici de modliser au mieux les covariances, les corrlations entre deux actifs, ainsi que les matrices korrespondierende dans le cas de plusieurs actifs. De la mme faon que pour la volatilit, des modles de type moyenne mobile exponentielles et GARCH peuvent tre utiliss. Il Sagira ici dtudier ces models, die Schätzer les paramtres en utilisant les donnes relles. La Value at Risk avec R La Value bei Risiko est sans aucun doute loutil le plus utilis pour mesurer et contrler les risques financiers. Dans ce projet, vous tes Risk Manager dun Fond. Auf supposera que le Fond gre 10 Millionen deuros, lobjectif de VaR 10 jours 99 est fixe 4. Auf supposera que le Fond est investi sur le march Zukunft du CAC40. Après avoir valu diffrents modles de Wert auf Risiko, lobjectif sera de Fixer au quotidien les limites de VaR, traduites en terme de nombre de contrats ne pas dpasser. Dans le cas o le fond investi constamment la limite de la Wert auf Risiko, en dduire les caractristiques du fond en terme de Leistung, levier, Verhältnis de Sharpe, etc. Le notionnel dun contrat CAC40 est la valeur de lindice multipli par 10. La Valeur du contrat est gale au cours Kinderbett x 10 Euro. Exemple Si le cours du contrat terme CAC 40 stablit 4000, le contrat a une valeur de. 40.000 €. Si vous achetez un Contrat Future 4.000 Punkte et que vous le revendez 4.200 Punkte, votre gain est de (4.200-4.000) 10 euros 2.000 euros. Une premier Band Konsistera donc tudier les caractristiques de lactif sous jacent, puis de comparer diverse mthodes destimations de la Wert auf Risiko 8 dans le cas einfach dun seul Instrument, ein savoir les mthodes dites de VaR historique, les mthodes normales bases sur des modles de Volatilit (RiskMetrics, GARCH), enfin les mthodes faisant appel la Thorie de Valeurs Extrmes (Extreme Value Theory). Auf mnera une tude analoge celles dcrite dans 7 quil faudra adapter au CAC40. En complment de la VaR, auf fera une tude dite de Stress-Test, Par lutilisierung de la thorie de Valeurs Extrmes (voir TP sur les valeurs extrmes). Enfin, auf compltera ces tudes par des schätzungen des pertes effekte au del de la VaR, laide de la VaR conditionnelle ou la CVaR. La CVaR mesure justement les pertes en cas de dpassement de la VaR 1 Pour mener ce projet, auf 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 de backtesting, de Berichterstattung. Voir aussi DAS VALUE-AT-RISK en Franais. Ce projet sappuie sur diffrents TPs, notamment ceux betroffene les modles de volatilit, ainsi que les TPs suivants: Queues de distribution, VaR et valeurs extrmes: Schätzungen des exposants des queues de Verteilung (Hill), Annäherung de Cornish Fisher, application du thorme des Valeurs extrmes (schätzung GEV), schätzungen düne loi de Pareto Gnralis par maximum de vraisemblance, schätzung de la VaR, esprance en cas de dpassement (erwarteter Shorfall). Mesure und Backtesting de la VaR düne gestion aktiv Beschreibung des models de Value at Risk Backtesting de la VaR Gestion du risque dun fond sous contrainte de Value at Risk. Livres: Modellierung der Finanzzeitreihe mit S-Plus par Eric Zivot, Jiahui Wang et Clarence R. Robbins 16 Einführungsstatistik mit R, Peter Dalgaard 5 Programmierung mit Daten: Ein Leitfaden für die S-Sprache, John M. Chambers 3 Moderne Angewandte Statistik mit S, William N. Venables und Brian D. Ripley 14 En Franais: R pour les dbutants par Emmanuel Paradis: commencer par ce Dokument. Cran. r-project. orgdoccontribrdebutsfr. pdf Einleitung au systme R par Yves Brostaux. Cran. r-project. orgdoccontribBrostaux-Introduction-au-R. zip Einführung R par Vincent Zoonekynd, trs complet, pas pas, en langage einfach, trs illustr avec de nombreux et jolis graphiques: zoonek2.free. frUNIX48Rall. html pbil. univ - lyon1.frRenseignement. html Unterstützung von curs sur le logiciel R, par Pierre-Andr Cornillon, Laboratoire de Statistiques, Universit de Rennes II: uhb. frscsocialesmassmaitrisedoclog4.pdf En anglais: SimpleR: Mit R für Einführungsstatistik von John Verzani: Mathe. csi. cuny. eduStatisticsRsimpleRindex. html Praktische Regression und Anova in R: stat. lsa. umich. edufarawaybook Dies ist ein Master-Level-Kurs für folgende Themen: Lineare Modelle: Definition, Anpassung, Schlussfolgerung, Interpretation der Ergebnisse, Bedeutung von Regressionskoeffizienten, Identität, Mangel an Fit, Multikollinearität, Ridge Regression, Hauptkomponenten Regression, partielle kleinste Quadrate, Regression Splines, Gauss-Markov Theorem, variable Auswahl, Diagnostik, Transformationen, einflussreiche Beobachtungen, robuste Verfahren, ANOVA und Analyse der Kovarianz, randomisierte Block, faktorielle Entwürfe Time Series Vorhersage und Prognose massey. ac. nz Rmetrics: itp. phys. ethz. checonophysicsR eine Einführung in das Finanzrechnen mit R Abdeckungsbereichen aus Datenmanagement, Zeitreihen und Regressionsanalyse, Extremalwerttheorie und Bewertung von Finanzmarktinstrumenten. Fakultät. washington. eduezivotsplus. htm la page de E. Zivot sur SPlus et FinMetrics CRAN Task View: Empirische Finanzen cran. r-project. orgsrccontribViewsFinance. html Autres Pakete, Hors Distribution RCRAN Software für Extreme Value Theory: urlmaths. lancs. ac. Uk stephenasoftware. html RMetrics itp. phys. ethz. checonophysicsR Praktische Regression und Anova in R doc: cran. r-project. orgdoccontribFaraway-PRA. pdf Paket: stat. lsa. umich. edufarawaybookfaraway. zip Il existe aussi des Pakete commerciaux: beispielhaft : Optimierung de portefeuille brennt-stat RMetrics: cours Intraday et journaliers indizes, Aktionen und etabliert La librairie fBasics schlagen les jeux de donnes suivants: audusd. csv Reuters Tick-by-Tick AUDUSD Preise 1997-10, usdthb. csv Reuters Tick - By-Tick USDTHB Preise 1997, fdax9710.csv Minute-für-Minute DAX Futures Preise für 1997-10, fdax97m. csv Minutely Time und Sales DAX Futures für 1997, bmwres. csv Tägliches Log Rückgabe der deutschen BMW Stock Proces, nyseres. csv Tägliches Protokoll Rückkehr des NYSE Composite Index. Dans le Paket fExtremes: UKEuro Wechselkurse UKUS und UKCanada Wechselkurse Donnes Makro du Paket tseries Les donnes NelPlo. 14 makroökonomische zeitreihen: cpi, ip, gnp. nom, vel, emp, int. rate, nom. wages, gnp. def, money. stock, gnp. real, stock. prices, gnp. capita, real. wages, und Arbeitslosigkeit und die gemeinsame Serie NelPlo. Details Die Serie ist von verschiedenen Längen, aber alle Ende 1988. Der Datensatz enthält die folgenden Serien: Verbraucherpreisindex, industrielle Produktion, nominales BSP, Geschwindigkeit, Beschäftigung, Zinssatz, Nominallöhne, BSP Deflator, Geldbestand, realen BSP, Aktienkurse (SampP500), BSP pro Kopf, Reallohn, Arbeitslosigkeit. 1 ARTZNER, P. amp DELBAEN, F. amp EBER, J.-M. Amp HEATH, D. kohärente Risikomaßnahmen. 1998. 2 BOUCHAUD, J. P amp POTTERS, M. Theorie der finanziellen Risiken. Cambridge University Press, 2000. 3 CHAMBERS, J. M. Programmierung mit Daten. Springer, New York, 1998. ISBN 0-387-98503-4. 4 CONT, R. Empirische Eigenschaften von Asset Returns - stilisierte Fakten und statistische Fragen. QUANTITATIVE FINANZIERUNG, 2000.. 5 DALGAARD, P. Einführungsstatistik mit R. Springer, 2002. ISBN 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. Risikomessung: Eine Einführung in den Value at Risk. Financial Analysts Journal, März 2000. 9 RISKMETRICS GRUPPE. RiskMetrics Technisches Dokument. Dezember 1996. 10 RISKMETRICS GRUPPE. Risikomanagement - ein praktischer Leitfaden. 1999. 11 RISKMETRICS GRUPPE. Rückkehr zu RiskMetrics: Die Evolution eines Standards. 2001. 12 ROCKAFELLAR, R. T amp URYASEV, S. Optimierung des bedingten Value-at-Risk. 1999. 13 URYASEV, S. Bedingter Value-at-Risk: Optimierungsalgorithmen und Applikationen. 14 VENABLES, W. N amp RIPLEY, B. D. Moderne Angewandte Statistik mit S. Vierte Auflage. Springer, 2002. ISBN 0-387-95457-0. 16 ZIVOT, E. amp WANG, J. amp ROBBINS, C. R. Modellierung der Finanzzeitreihe mit S-Plus. Springer Verlag, 2004. 1 En outre, cest une mesure cohrente du risque und loptimierung de portefeuille sous contrainte de CVaR se rsout facilement par des mthodes de programmation linaire (vgl. 12, 13), ce qui nest pas le cas de la VaR (de Labsence de proprit de convexit). Ein Überblick über die Simheuristik: Erweitern der Metaheuristik zur Behandlung von stochastischen kombinatorischen Optimierungsproblemen Angel A. Juan a. . , Javier Faulin b. , Scott E. Grasman c. , Markus Rabe d. , Gonccedilalo Figueira e. Ein Institut für Informatik, IN3ndashOpen Universität von Katalonien, Spanien b Institut für Statistik und OR, Öffentliche Universität Navarra, Spanien c Fachbereich Industrie - und Systemtechnik, Rochester Institut für Technologie, USA d Abteilung IT in Produktion und Logistik, TU Dortmund, Deutschland e INESC TEC und Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Universität Porto, Portugal Online verfügbar 18 März 2015Many kombinatorische Optimierungsprobleme (COPs), die in realen Logistik-, Transport-, Produktions-, Gesundheits-, Finanz-, Telekommunikations - und Computing-Anwendungen angetroffen werden, sind NP-hart Natur. Diese Real-Life-COPs zeichnen sich häufig durch ihre großformatigen Größen und die Notwendigkeit aus, qualitativ hochwertige Lösungen in kurzen Rechenzeiten zu erhalten und damit den Einsatz metaheuristischer Algorithmen zu erfordern. Metaheuristik profitiert von verschiedenen Zufalls - und Parallelisierungsparadigmen, aber sie gehen häufig davon aus, dass die Probleme, die zugrundeliegende Zielfunktion und die Menge der Optimierungsbeschränkungen deterministisch sind. Allerdings ist Ungewissheit um uns herum, was oft deterministische Modelle zu einer Vereinfachung von Versionen von realen Systemen macht. Nach Abschluss einer umfangreichen Überprüfung der damit verbundenen Arbeiten beschreibt dieses Papier eine allgemeine Methodik, die es ermöglicht, die Metaheuristik durch Simulation zu erweitern, um stochastische COPs zu lösen. LsquoSimheuristicsrsquo erlauben es den Modellbauern, sich mit der realen Ungewissheit auf natürliche Weise auseinanderzusetzen, indem sie Simulation (in einer ihrer Varianten) in ein metaheuristisch bedingtes Framework integriert. Diese optimierungsgesteuerten Algorithmen beruhen darauf, dass für die deterministische Version des entsprechenden COP bereits eine effiziente Metaheuristik existiert. Simheuristik erleichtert auch die Einführung von Risiko - und Zuverlässigkeitsanalysekriterien bei der Bewertung alternativer hochwertiger Lösungen für stochastische COPs. Mehrere Anwendungsbeispiele in verschiedenen Bereichen verdeutlichen das Potenzial der vorgeschlagenen Methodik. Metaheuristik Simulation Kombinatorische Optimierung Stochastische Probleme 1. Einleitung Wir leben in Großstädten mit multimodalen Transportsystemen, reisen um die Welt mit einem komplexen Netzwerk von miteinander verbundenen Flughäfen, kaufen Produkte online, die an unsere Türen aus verschiedenen Teilen des Planeten geliefert werden, nutzen Sehr teure E-Health-Systeme, in Kontakt mit unseren Freunden und Kollegen mit Internet-basierten Dienstleistungen, und unser Leben sind an Schwankungen in den globalen Finanzmärkten gebunden. Die Welt wird immer komplexer, und die meisten Systeme um uns herum sind ziemlich ineffizient sowohl die Geld - als auch die Umweltkosten, um den Mangel an Werkzeugen zu vermeiden, um ihr Design, ihre Zuverlässigkeit und ihren täglichen Betrieb zu verbessern. Die meisten Entscheidungsprobleme, die mit den vorgenannten Systemen verbunden sind, können als NP-harte kombinatorische Optimierungsprobleme (COPs) mit unsicheren (stochastischen) Bedingungen modelliert werden. Metaheuristische Ansätze erlauben es, lsquohighquality-rsquo-Lösungen für diese Art von Problemen in relativ kurzen Rechenzeiten zu erzeugen. Historisch gesehen wurden sie meistens auf vereinfachte Szenarien angewandt, in denen reale Ungewissheit (d. H. Stochastisches oder zufälliges Verhalten) in der Regel nicht berücksichtigt wird. Es gibt jedoch einen zunehmenden Trend zur Betrachtung der Zufälligkeit in COPs als eine Möglichkeit, neue wirkliche Probleme zu beschreiben, in denen ein Teil der Information nicht im Voraus bekannt ist. Diese Tendenz kann in 1 xA0undxA02 beobachtet werden. Die eine Übersicht über viele traditionelle COPs mit stochastischen Merkmalen geben. Die analysierten Probleme beinhalten stochastisches Routing, stochastische Terminplanung und stochastische Reservierungen. Hemmelmayr et al. 3 untersuchte Inventar-Routing-Probleme unter Berücksichtigung stochastischen Produktnutzung. Eine vollständige Übersicht über die Verwendung von Metaheuristik zur Lösung einer breiten Klasse von stochastischen COPs findet sich in 4. wo die Autoren die überprüften Methoden in zwei Hauptkategorien eingestuft haben, basierend auf der Art und Weise, wie die Zielfunktion geschätzt wird: (i) Ad-hoc-Näherung Und (ii) Simulation. Simulationstechniken erlauben die Modellierung und künstliche Wiedergabe komplexer Systeme auf natürliche Weise 5 xA0undxA06. Details können so in diese Modelle ohne mathematische Raffinesse integriert werden und die Rechenzeit ist typischerweise überschaubar. Allerdings können komplexe Modelle lange Entwicklungszeiten und schwierige Verifizierungs - und Validierungsprozesse erfordern. Darüber hinaus ist Simulation kein eigenes Optimierungswerkzeug. Daher müssen Simulationsexperimente entworfen werden, um ein Verständnis für das Modellrsquos-Verhalten in Bezug auf Entscheidungs - und Wahrscheinlichkeitsräume zu gewinnen. Das moderne Design von Experimenten 7 kann ein erster Schritt in einer solchen Studie sein, die dazu beiträgt, vielversprechende Bereiche im Lösungsraum zu identifizieren oder eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen. Trotzdem erfordern große COPs den Einsatz von Metaheuristik, um eine effiziente Suche durchzuführen. Dieses Papier erweitert die bisherige Arbeit bei der Kombination von Simulation mit Metaheuristik durch die Vorlage einer neuen Klasse von Optimierungsalgorithmen namens lsquosimheuristicsrsquo. Diese Algorithmen integrieren die Simulation (in einer ihrer Varianten) in ein metaheuristisch bedingtes Framework, um komplexe stochastische COPs zu lösen. Die Mischung aus Metaheuristik mit anderen Methoden wird in Operations Research als ein gutes Verfahren zur Bewältigung schwieriger kombinatorischer Optimierungsprobleme sehr populär 8. Während Bianchi et al. 4 präsentierten frühere Beispiele, Glover et al. 9 xA0undxA010 und April et al. 11 populär die Kombination von Simulation und Metaheuristik durch die Entwicklung und Beschreibung der kommerziellen Optimierungssoftware OptQuest, die derzeit in mehrere kommerzielle Simulationspakete integriert ist. 12. Um OptQuest generisch und kompatibel mit jedem Simulationsmodell zu machen, schlugen die Autoren ein ldquoblack boxrdquo approachndash für beide vor Kontinuierliche und diskrete Optimierung Probleme, die das Lösungsverfahren klar vom System getrennt ist. Dieser Ansatz orientiert sich hauptsächlich an der Optimierung eines Simulationsmodells des Systems, d. h. ein diskretes Ereignis oder ein Monte-Carlo-Simulationsmodell wird für ein gegebenes System erzeugt und dann wird OptQuest verwendet, um die Steuerparameter des Systems 13 xA0undxA014 zu optimieren. Allerdings, wie in 15 diskutiert. Einige Ansätze funktionieren nicht gut out-of-the-box. Stattdessen müssen sie an die spezifischen Merkmale des Problems angepasst werden. In diesen Fällen sind geschlossene Softwarelösungen wie OptQuest möglicherweise nicht die effizientesten. In diesem Beitrag diskutieren wir verschiedene Arten der Kombination von Simulation mit Metaheuristik und wie problemspezifische Informationen zur Verbesserung der Lösungsmethode verwendet werden können. Unser simheuristischer Ansatz hat zwei charakteristische Merkmale: Es fördert eine engere Integration zwischen Optimierung und Simulation. Insbesondere wird die Bewertung von Lösungen nicht nur durch Simulation, sondern auch durch problemspezifische analytische Ausdrücke durchgeführt. Damit vermischt es Simulation und Ad-hoc-Approximationen, obwohl generische Metamodelle vermieden werden, während die einfache Art dieser Modelle für Optimierungszwecke attraktiv ist, stellen sie nicht genau das eigentliche zugrunde liegende System dar. Die Rückmeldung der Simulation kann nicht nur zur Bewertung von Lösungen, sondern auch zur Verfeinerung des analytischen Teils genutzt werden, so dass letztere in der Lage ist, realistischere Lösungen zu generieren und zu bewerten. Die in diesem Papier beschriebenen Simheuristiken konzentrieren sich auf die Auflösung von (diskreten) kombinatorischen Optimierungsproblemen mit stochastischen Komponenten. Diese stochastischen Komponenten können sich entweder in der Zielfunktion oder im Satz von Einschränkungen befinden. Während des Optimierungsprozesses profitiert unser Ansatz von bereits vorhandenen Metaheuristiken für deterministische Versionen von COPs. Wie in Abschnitt 3 dargestellt, konnte unser Simheuristik-Ansatz in verschiedenen Anwendungsfeldern wie Fahrzeug-Routing, Scheduling, Manufacturing, Systemverfügbarkeit und Healthcare modernste Lösungen für kombinatorische Optimierungsprobleme bieten. Wie bereits erwähnt, fördert die Kombination von Metaheuristik mit Simulation auch die Verwendung von Risikoanalysekriterien bei der Bewertung alternativer Lösungen für stochastische COPs. Schließlich und nach der Kritik von Soumlrensen 16 über gewisse Mangel an Innovationskraft auf dem Gebiet der Metaheuristik zielt diese Arbeit auch darauf ab, eine neue Forschungslinie in diesem Bereich zu erweitern, indem sie die Metaheuristik erweitert, so dass sie durch ihre Integration mit verschiedenen Simulationstechniken eine neue Problematik lösen können Gekennzeichnet durch reale Ungewissheit. Das Papier ist wie folgt aufgebaut: Abschnitt 2 schlägt eine Klassifizierung von Simulations - und Optimierungsmethoden vor und kontextualisiert die Simhetik in dieser Klassifikation. Abschnitt 3 Bewertungen der jüngsten Anwendungen von Simulationndashoptimierung Ansätze für verschiedene Bereiche, darunter: Herstellung und Produktion, Logistik und Supply Chain Management und Gesundheitswesen. Diese Übersicht gibt Kontext zu Abschnitt 4., der die wichtigsten Ideen hinter den simheuristischen Algorithmen beschreibt, die wir durch die Integration der Simulation in ein metaheuristisch bedingtes Framework vorschlagen. Abschnitt 5 diskutiert weitere Design-Fragen noch vollständig erforscht werden. Abschnitt 6 bietet Beispiele für Anwendungen für verschiedene Branchen, darunter: Produktion, Logistik und Internet-Computing. Schließlich fasst Abschnitt 7 die wichtigsten Schlussfolgerungen dieser Arbeit zusammen und gibt Einblicke über zukünftige Forschungslinien in der simheuristics. sirengus nam, ar i darb eigoje, danai mintys pradeda suktis apie kiemo aplink. Keletas landafto architekts patarim kaip aplink susiplanuoti patiems. Prie pradedant galvoti apie glynus arba alpinariumus, svarbiausia yra pirmi ingsniai tai funkcinis teritorijos planavimas. Nesuskirsius teritorijos tinkamas zonas, augalai pasodinami ten, kur j visai nereikia, ar iltnamis pastatomas toje vietoje, kur jis Skaityti daugiau. Tel. 370 608 16327 El. p. Infoskraidantikamera. lt Interneto svetain: skraidantikamera. lt Socialiniai tinklai: facebook paskyra Apraymas: Filmuojame 8211 fotografuojame i 70 8211 100 metr aukio naudojant dron. Sukuriame HD raikos nuotraukas ir video siuetus. Silome pasli, sod, mik, medelyn apiros nuotraukas i aukio. Daugiau ms darb pavyzdi rasite interneto Skaityti daugiau. Profisionalios technins, sodo arnos (gera kaina) PVC laistymo arnos: PVC, dviej sluoksni laistymo arna, sutvirtinta tinkleliu i poliesterio sil atspari ultravioletiniams spinduliams kokybs sertifikatas spalva alia 58 skersmens, 16 mm, 8211 kaina 0.90 Ltm 34 skersmens, 19 mm. 8211 kaina 1,20 ltm 1 col. Skersmens, 25 mm, 8211 kaina 2.30 Ltm Profesionalios PVC auktos kokybs Skaityti daugiau.