50、新型算法在网络规划与股市预测中的应用

新型算法在网络规划与股市预测中的应用

1 新型遗传算法在网络规划中的应用

1.1 算法概述

新型遗传算法吸收了“Ethogenetic”的新思想，用智能代理取代了传统遗传算法中的个体。代理基于知识进行一系列决策，生成非优化代码问题的可行解，取代了传统基于遗传算法代码生成可行解的方式。同时，采用基于“学习范式”的进化优化机制，替代了传统基于遗传变异的进化优化机制。

1.2 算法优势

• 适用性更强 ：摆脱了传统遗传编码算法形式的束缚，能更复杂地表达问题，避免了辐射状配电网运行中大量违反约束的情况。
• 效率更高 ：基于“学习范式和更新”的进化优化机制具有更高的效率、更好的收敛性和稳定性。

1.3 求解情况

在求解问题时，能找到误差在±1%以内的次优解，在次优解范围内找到最优解的概率约为0.54 ± 5%。并且在优化过程结束时的“范式”能为规划人员提供不同的最优解选择，以便进行修正。

2 混合GA - PP策略在股市预测中的应用

2.1 背景与问题提出

股票市场数据具有高波动性和噪声，传统的“假设 - 模拟 - 预测”模式难以取得良好效果。虽然神经网络等新兴技术在股市时间序列预测中得到广泛应用，但存在学习模式受限、缺乏严格理论支持、性能不稳定等问题。因此，提出了基于遗传算法优化投影寻踪技术（GA - PP）的混合策略用于股市预测。

2.2 预测模型构建过程

2.2.1 利用遗传算法优