基于遗传算法的虚拟企业风险管理毕业设计论文

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1、辽宁科技大学本科生毕业设计(论文)第IV页基于遗传算法的虚拟企业风险管理摘要遗传算法是一种基于概率意义的随机搜索算法,它提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,虚拟企业是一种新的生产模式,它以动态联盟为基础的敏捷制造,并创造性地概括出一种称为“虚拟组织”的新型企业模式。作为一种能够高质量、低成本、快速响应市场需求的解决方案,虚拟企业正越来越多地引起我国企业界的关注。但是,虚拟企业在帮助企业获得反应灵活性的同时,也不可避免地带来了新的风险因素。本文根据条件创建了虚拟企业的风险管理模型,并通过遗传算法,对模型进行分析,使企业的资源得到最优的整合。文章利用遗传算法的基本原理,构造了

2、问题的解的初代种群,经过选择,交叉和变异产生新的最优解集种群。实验结果表明,遗传算法对风险管理模型求解的效果是非常理想的。关键词:遗传算法;虚拟企业;风险管理辽宁科技大学本科生毕业设计(论文)第IV页virtualenterpriseforriskmanagementBasedongeneticalgorithm首字母大写Abstractgeneticalgorithmisasignificantprobabilityofrandomsearchalgorithm,whichprovidesacomplexsystemoptimizationproblemforthecommo

3、nframework.virtualenterprisesisanewmodeofproduction,whichisbasedonadynamicallianceofagilemanufacturing,andcreativelysummedupasakindof"virtualorganization"ofnewbusinessmodels.Asacanofhigh-quality,lowcost,rapidresponsetomarketdemandsolutions,virtualenterprisesareattractingmoreandmoreattentiont

4、omybusiness.However,virtualenterpriseinhelpingenterpriseswillbeabletorespondflexibility,butalsoinevitablybringanewelementofrisk.Thisarticlecreatestheriskofvirtualenterprisemodelbasedontheconditionsandthroughgeneticalgorithms,themodelanalysisenterpriseresourcestobeoptimalintegration.Usingtheb

5、asicprinciplesofgeneticalgorithms,thestructuralproblemsofthebeginningofthepopulation,afterselection,crossoverandanewvariantoftheoptimalsolutionsetpopulation.ExperimentalresultsshowthatgeneticalgorithmforriskmanagingmodelfortheeffectisveryKeywords:geneticalgorithm;virtualenterprise;riskmanage

6、ment辽宁科技大学本科生毕业设计(论文)第IV页目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1选题背景11.11虚拟企业11.12虚拟企业的发展11.13虚拟企业产生的原因11.14虚拟企业的特点21.2国内外关于虚拟企业风险管理的方法31.21虚拟企业存在的经济学解释41.22虚拟企业风险管理方法的要点41.3遗传算法51.31遗传算法的产生51.32遗传算法的生物学背景51.33基因(GENE)61.34复制(REPEODUCTION)71.35搜索空间(SEARCHSPACE)71.36遗传算法的步骤71.37遗传算法的特点71.38遗传算法在国内外研究现状81.4本文工

7、作92风险规划数学模型102.1基于马尔可夫过程的风险评价模型102.2问题描述152.3风险规划模型163遗传算法对风险控制模型的求解183.1算法特点183.2设计要素18辽宁科技大学本科生毕业设计(论文)第IV页3.3程序流程203.4应用MATLAB软件对本问题程序算法的设计213.5仿真结果分析233.5.1静态结果分析233.5.1动态结果分析25结论27致谢28参考文献29附录30辽宁科技大学本科生毕业设计(论文)第44页1绪论1.1选题背景1.1.1虚拟企业“虚拟”一词产生于

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