基于遺傳算法的金融高性能計算.pdf

1、迅猛發(fā)展的高性能計算的目前已經(jīng)成為金融行業(yè)的核心競爭力。高性能計算系統(tǒng)的并行計算能力，能夠有效提升高頻現(xiàn)金流精細分析的效率，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高速分析與實時處理。
　　 本文的主要目的在于對企業(yè)融投資現(xiàn)金流進行動態(tài)優(yōu)化，提出了一種結(jié)合N-gram分詞模型的混合并行遺傳算法(Hybrid ParallelGenetic Algorithm，HPGA)，提供基于企業(yè)風險預測的高頻現(xiàn)金流的實時優(yōu)化方案。研究工作文章結(jié)構(gòu)安排如下:

2、　　 1.介紹國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀、主流方法與相關技術與業(yè)務發(fā)展背景知識;
　　 2.運用N-gram語言模型提取企業(yè)報表文本特征，分析其文本可讀性，利用SVM分類訓練，找出企業(yè)報表可讀性與企業(yè)營運狀況的相關性，并運用事件分析法找出報表可讀性變化與企業(yè)現(xiàn)金流風險的關系;
　　 3.結(jié)合企業(yè)報表風險預測值，對企業(yè)資金與現(xiàn)金流優(yōu)化問題進行統(tǒng)計推斷建模，使其符合遺傳算法優(yōu)化框架要求，同時合理壓縮遺傳算法的搜索空間;