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时间:2017-12-08
《用混合遗传算法求解集团现金池收益优化问题》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、144计算机应用与软件2010丘初期的现金池模型基本采用依照财务活动申请的优先顺序模拟退火算法SA(SimulatedAnnealing)自1983年由Kirk—进行直接处理,忽略了对于集团内部财务活动网络图的优化调patrick等引入组合优化理论之后,解决了诸如VLSI等大规模优度会带来的财务成本的节约。例如,活动i代表子公司l向集化设计问题。本文在用遗传算法搜索全局最优解的过程中团现金池申请某笔金额为M的长期委托贷款,活动代表公司融合了sA算法思想,利用其出色的局部寻优能力,形成混合遗2存人集团现金池某笔金额为的长期委托存款,M,>M,这传算法
2、HGA,用来提高遗传算法的运行效率和求解质量两笔并行业筹如果按照申请顺序,即i在前的顺序调度,而集2.2编码。。团公司碰巧在活动i发生时没有足够的金额发放这笔长期委托将集团内各公司的财务活动网络图抽象成一个任务链表,贷款,则意味着公司1将不得不以长期贷款的市场利率从银行作为HGA算法操作的染色体,这是一个满足紧前约束和资源贷款,现金池的作用末得到发挥;但如果按照活动在活动i之约束的任务序列,具体编码方式如图2所示。前的顺序调度,则完全可以利用现金池实现内部融资,享受委托圈一圈圈.Ir,贷款利率。目前已经有现金池产品开始利用预测财务活动的资金圜图一‘
3、流人流出量,来判断未来某时点的资金余缺,并作出内部调剂资金或向外融通资金的决策,但主要都是由集团公司或集团公司委托的银行进行人工参与,没有应用优化算法进行智能分析决图2染色体编码策的报道。2.3适应度函数1.2现金池收益优化问题数学模型本文采用的适应度函数为:现金池收益优化问题可以转化为一个RCPSP问题来求解。l厂()=—C()(4)将现金池内资金视为资源,同时将优化时本日累计的以及预测式中,取一个较大的值,并计算个体代表的任务序列所带时段内的集团内部各公司之间的l,项财务活动抽象为,项任来的财务成本C(W),并做两者之差,作为用于判断解个体优劣
4、务,按照其申请执行顺序进行编号,并对其进行重新调度,以寻程度的适应度函数。找到实现集团公司级别财务成本开销最小的排序。设有任务J,J=1,2,⋯,,它与部分任务之间存在着紧前关2.4遗传算子设计系,例如任务在它的任一项紧前任务i完成之前不能开始执(1)选择算子集团现金池收益优化模型中采用的是排序行,即i属丁尸,P,为任务的紧前任务集;设现金池在t时刻的选择方法,即对种群按照个体适应度值大小排序,并分成等量三资金余量为,如果在t时刻存在任务,其属性标识指明其为份,将排序优先的个体复制两份,将排序居中的个体排序复制一向现金池申请委托贷款数额r的活动,则
5、它属于本次调度在t份,排序靠后的个体不复制,构成新种群。该方法将种群质量在时刻的所有委托贷款申请业务集合。适应度值方面进行了初步优化。可建立如下数学模型:(2)交叉算子采用单点交叉,记参与交叉运算的2个个体的一个为母体,另一个为父体,经交叉运算产生的2个min{c()=∑,o+,+SD+CC+NC)(1)后代分别为女儿和儿子。在l,.,]中产生一个随机整数s.t.Sj—S≥1Vi∈PJ(2)r,女儿的前r个位置的基因继承母体,即=,i=1,2,⋯,∑0≤Rt=1,2,⋯J(、3)r;而i:r+1,r+2,⋯,.,位置的基因则来自父体,其中女儿中已∈
6、4di有的任务不再考虑,并保持各任务在附体中的相对位置,即其中,式(1)表示目标函数,代表集团现金池总财务费用c():k=rain{隹{Wdl,,⋯,=1,2⋯.,J},最小,为对集团内部财务活动网络的一种调度方案,,()为执,=r+1,r+2,⋯,.,,类似地可以得到子个体。对于交叉后的行任务i产生的委托贷款利息支出,为执行任务i产生的利子个体进行合法性检查,判断其是否满足紧前约束和资源约束,息收入营业税,SD为执行任务i产生的印花税,CC为执行任放弃无法满足约束的子个体。务i产生的委托贷款手续费,NC为执行任务i产生的资金普通(3)变异算子对表
7、示任务序列的个体采用插入操作,即划转结算手续费;式(2)表示任务紧前关系约束,任务/的开始按照变异概率R选中个体上的某个基因,选出此基因的所有时间要晚于其紧前约束集合只中的任何任务i的开始时间;式紧前节点在此个体上的最后位置及所有紧后节点在任务链(3)表示资源约束,即在任意时刻t从现金池申请委托贷款的业表中的最前面位置r2,随机选择r.与r2之间的某位置,,将此基务的资金总量不超过现金池在此时刻的资金余量,。因插在r处。按照此规则产生的变异个体符合紧前约束,对其2混合遗传算法进行资源约束合法性检查,放弃无法满足资源约束的变异个体。2.5退火处理2.
8、1混合遗传算法基本思想给出初始温度、退火次数Num,计算待处理的个体的遗传算法是基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,是适
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