企业投资优化决策模型探究

《企业投资优化决策模型探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、企业投资优化决策模型探究摘要：蚁群算法是一种新兴高效的人工智能优化方法。在企业投资规划中应用蚁群算法，可得到全局优化的解，从而更有效地利用资本，为企业创造更多的利润。关键词：蚁群算法；全局优化；投资规划中图分类号：F830.59文献标识码：A文章编号：1003-3890(2008)08・0067-03企业投资规划受到许多条件制约，除了投资预算额的限制外，还存在一些错综复杂的经济限制因素，各种因素之间存在着相互制约的逻辑关系。因此，在我国当前的投资宏观调控中，尤其是在现在货币从紧的政策下，怎样科学地确定投资方案，用有限

2、的资金创造最大的价值越来越引起人们的普遍关注。对这样的复杂非线性问题，人工智能的方法比较擅长解决,比如遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)[1],GA是一种模拟自然界优胜劣汰的算法。虽然GA有它的优点，但缺点也很明显，最常见的被叫作“遗传漂变(GeneticDrift广一算法收敛于并不是全局优化的点[2]。而蚁群算法则能得到全局优化的解，从而较好地解决企业投资规划问题。—、基本蚁群算法蚁群算法(antcolonyalgorithm,ACA)是一种新型的后启发式智能模拟算法，这种算法同其他模拟算法一样，

3、都是从对自然界的观察中受到启发而产生的，它的基本思想是模仿蚂蚁依赖信息素进行通信而显示出的社会性行为，它是一种随机的通用试算法，一种能够对复杂问题给出近似解的算法。此方法首先由Colorni等提出［3］,用来解决旅行商问题(TSPLTSP问题是说一个销售员从一个城市出发选择一条最短的路程分别拜访一次所有他的客户所在城市然后回到出发点。ACA的概念是基于自然界中真实蚂蚁觅食的行为，纵然存在很多条路，生物学家们发现蚂蚁总能够发现从洞穴到食物来源间最短的路程。蚂蚁之间交流的媒介被称为信息素(Pheromone),蚂蚁会在走

4、过的路上留下这些信息素用以告诉后来者，一条路上信息素越多，越会吸引蚂蚁过来。这些信息素会随着时间推移蒸发，但同一条路上的信息素的浓度也会因为其他蚂蚁走过而增加。随后而来的蚂蚁会倾向于选择信息素较高的那条路前进，从而信息素少的路程会随着时间推移变得越来越不吸引蚂蚁，直至被放弃；而信息素最高的那条路程则会吸引几乎所有的蚂蚁，这条路往往会是从洞穴到食物之间最短的那条路［4］。ACA的机制在图1中得到了形象的体现：起初阶段，蚂蚁会随机地选择从洞穴到食物的路程，因此几乎所有的路上都会有蚂蚁在搬运食物；但是,在较短路上的蚂蚁会较

5、早回来，从而在相同的时间内,在这条路上会有较多的蚂蚁来回行走，所以，这条路上的信息素会比其他较长路程上的要多，而浓度较高的信息素会吸引更多的蚂蚁，这些情况在第二和第三阶段中得以体现。到最后，几乎所有蚂蚁都在同一条路径上搬运食物，这条路就是目前寻找到的最佳路径。然而，我们注意到很小一部分蚂蚁仍然会在其他路上行走，这表示，这些蚂蚁在探索其他可能更佳的路程，这就保证了整个系统的最优化和多样化。Solimanpur等学者认为，在这个算法中每一只蚂蚁都被看作是1个计算单元，这个单元并不是严格地表现为真实蚂蚁的行为［6］。比如人

6、工蚂蚁不仅能够记忆它们走过的路径并且在选择路径时包括了启发式信息(HeuristicInformationACA被广泛地用于解决各种各样的问题，除了TSP,蚁群算法还应用于flowshop问题)［7］，建设项目成本优化(CostOptimization)问题等方面［8］。二、蚁群算法在企业一般投资规划中的应用常见的企业投资模型可以简单地描述如下：某企业在一个n年计划期内诸年的投资预算额为bi(i=1,2,...n),有m个不同的建设项目需要投资。已知dij表示第i年第j个投资项目每元投资所获的利润(,2,...m)

7、o目标是在这个计划期内总的利润达到最大。解决好这样的问题将会为企业带来较好的经济收益。表1显示了待确定的投资方案，其中变量Xij为第i年给第j个投资项目所投放的资金。求Smax=d11X11+d12X12+...+dimXim+...+dn1Xn1+dn1Xn2+.・・+dnmXnm=ZZdijXij且满足约束条件:ZXij0(i=1,2,,n;j=1,2，…，mb其中，各投资项目

8、在第i年所需的投资额总和不能超过第i年的投资预算额，投资额不能为负数。上述模型是一般的投资规划模型，在实际应用中可将上述模型略作修改，推广应用到其他经济活动中去(如：建设项目的选择、外资的利用)o结合最优化问题的要求，可以对基本蚁群算法做些修改来适应此类问题的解决。下面以一个具体投资计划为案例，讨论蚁群算法的具体应用。某企业在3年计划期需要给下