Место прохождения практики: Астраханский государственный архитектурно-строительный университет.

Введение 3
1. Генетический алгоритм 5
2.Описание алгоритма 7
3.Структурное прогнозирование 9
4.Классификация методов прогнозирования 10
5.Система и принципы прогнозирования 13
6.Основные принципы прогнозирования 15
7.Основные функции прогнозирования 17
8.Общая классификация методов и моделей прогнозирования 19
Заключение 23
Приложения 25

Купить

Целью проведения учебной практики (научно-исследовательская работа) является закрепление и углубление уровня освоения компетенций обучающих-ся в соответствии с требованиями Федерального государственного образова-тельного стандарта высшего образования по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии».
Задачами ознакомительной практики являются:
• закрепление приобретенных теоретических знаний;
• закрепление практических навыков самостоятельной работы, навы-ков самостоятельного формулирования выводов, полученных по результатам работы;
• закрепление приемов, методов и способов обработки, представле-ния и интерпретации результатов проведенных практических исследований.
Местом прохождения ознакомительной практики является Государствен-ное автономное образовательное учреждение Астраханской области высшего образования «Астраханский государственный архитектурно-строительный университет.
Возьмем актуальную тему в наши дни и попробуем разобраться в ней. Структурные модели прогнозирования. Генетический алгоритм.
В нашем современном мире люди уже не представляют свою жизнь без компьютерных технологий. Для своего удобства люди создают различные про-граммы, а с помощью структурной модели прогнозирования, генетического алгоритма программистам легче выполнять различные операции над продук-тами программирования.
В современных условиях управляющие решения должны приниматься лишь на основе тщательного анализа имеющейся информации. Например, банк или совет директоров корпорации примет решение о вложении денег в какой-то проект лишь после тщательных расчетов, связанных с прогнозами состояния рынка, с определением рентабельности вложений и с оценками возможных рисков. В противном случае могут опередить конкуренты, умеющие лучше оценивать и прогнозировать перспективы развития.
Для решения подобных задач, связанных с анализом данных при нали-чии случайных воздействий, предназначен мощный аппарат прикладной стати-стики, составной частью которого являются статистические методы прогнози-рования. Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайно-стей, делать обоснованные прогнозы и оценивать вероятность их выполнения.

Купить