Анализ и прогнозирование экономических данных с переменной структурой на базе квазигенетического алгоритма

Аннотация

Предмет: под квазигенетическим алгоритмом (ГА) в статье понимается алгоритм, реализующий обобщенную и адаптивную версию классического генетического алгоритма. Данный подход сохраняет ключевые механизмы и идеи ГА, но при этом допускает гибкое изменение структуры и логики работы в зависимости от специфики поставленной задачи. Цель: в статье представлена демонстрация информационной системы анализа и прогнозирования больших данных на базе алгоритма линейного клеточного автомата с применением языка программирования JavaScript с типизацией TypeScript и фреймворком Angular. Для математических расчетов и моделирования линейно-клеточных автоматов использованы JavaScript-библиотеки, такие как math.js для выполнения базовых математических операций, а также chart.js для создания наглядных визуализаций данных. Эти библиотеки обеспечат необходимую точность и скорость обработки вычислений. Дизайн исследования: исходя из того, что клеточные автоматы являются дискретными динамическими системами, меняющими свое состояние в последовательные дискретные моменты времени по определенному закону в зависимости от того, каким было состояние рассматриваемого элемента и его соседей в предыдущий дискретный момент времени. Данные системы активно применяются для моделирования динамических процессов, происходящих в экономике, социологии, биологии, информатике и т.д. Результаты: отличительной особенностью представленной разработки, реализующей алгоритм линейного клеточного автомата, является построение прогноза на заданное количество шагов на основе выявленной долговременной памяти.