注释,注释: Предметом исследования являются методы оптимизации и, в частности, методы случайного поиска (глобальных) экстремумов функций. Объектом исследования являются проблемы случайного поиска, связанные с заменой потока равномерно распределенных истинно случайных чисел на псевдослучайные последовательности. Авторами был сконструирован модельный пример, способный наглядно продемонстрировать возникновение ограничений метода равномерного случайного поиска в условиях, когда длина периода используемой псевдослучайной последовательности сравнима с потенциально достижимым количеством вычислений целевой функции на данном классе традиционных вычислителей. Показано наличие серьезных ограничений генератора псевдослучайных чисел, встроенного в VBA-подсистему пакета Microsoft Office, при использовании в алгоритмах случайного поиска. При синтезе модельной целевой функции были использованы методы алгебры и анализа. Основные результаты исследования были получены на основе проведения множества численных экспериментов и использования методов сравнения и обобщения. Основными выводами проведенного исследования являются тезис о нецелесообразности использования на современном этапе встроенного в VBA-подсистему пакета Microsoft Office датчика псевдослучайных чисел в алгоритмах случайного поиска и рекомендация замены встроенного датчика на генераторы нового поколения, такие как, например, «вихрь Мерсенна».

Abstract: The subject of the research is the methods of optimization, in particular, methods of random search for the global extremum of functions. The object of the research is the problems of the random search connected with the replacing the flow of equally distributed truly random numbers with pseudorandom sequences. The authors have created a simulative example that can clearly demonstrate limitations of the method of equal random search in case when the period length of a pseudo-random sequence used is comparable to potentially achievable number of target function calculations in the given group of traditional calculations. The authors demonstrate that there are serious limitations of the random number generator installed in the VBA-subsystem of the Microsoft Office package when using the option of random search in algorithms. When synthesizing the model target function, the author has used the methods of algebra and analysis. The main results of the research is the statement about impractibility of using the pseudo-random number generator installed in the VBA-subsystem of the Microsoft Office package in random search algorithms and recommendations on how to replace the installed sensor with the new generation generators such as Mersenne twister. 
 

注释,注释: Оценка риска развития систем является актуальной задачей для целого ряда отраслей знания. Это экономика и социология, техника и экология, системы, исследуемые на стыке различных научных дисциплин. Очень часто параметры таких систем носят дискретный характер, а множества их состояний конечны. Для оценки риска развития таких систем разработан пакет прикладных программ (ППП) "МультиМИР". Важным отличием ППП "МультиМИР" от аналогов является достижение для некоторых классов систем полиномиальной сложности вычислений, в то время как большинство аналогов предлагают лишь экспоненциальную сложность вычислений. В статье описываются: назначение ППП; основные идеи, положенные в основу алгоритмов; архитектура пакета; приведен обзор вариантов применения пакета. Концептуальной основой теории, использованной при разработке алгоритмов, реализованных в ППП "МультиМИР", является теоретико-вероятностный подход. В качестве конкретного математического аппарата был выбран формализм теории мультимножеств, который, по мнению автора, обладает максимально богатыми выразительными возможностями при исследовании описанной предметной области. В качестве системы программирования, использованной при разработке первой версии ППП, выбрана VBA-подсистема офисного пакета Microsoft Office. Выбор системы программирования обусловлен особенностями и пристрастиями основной целевой аудитории пакета - финансовых и банковских аналитиков. Использование ППП "МультиМИР" позволило впервые обеспечить возможность точного расчета таких нелинейных мер риска, как ожидаемая полезность, мера возмущенной вероятности, "Value at Risk" и т. п. для средних и больших однородных портфелей срочных финансовых инструментов без привлечения трудоемких аналитических методов. В отличие от традиционно применяемых для этих целей методов Монте-Карло подход, основанный на использовании описанного ППП, позволяет получать точное решение при использовании сравнимого объема ресурса процессорного времени. В том числе ППП "МультиМИР" может быть использован для верификации достоверности результатов, получаемых в рамках методов Монте-Карло, считающихся сегодня классическими в финансовом риск-менеджменте.

Abstract: Evaluation of risks of system development is an urgent task for a for a variety of disciplines such as economics and sociology, technology and ecology, the system studied at the intersection of different disciplines. Often the parameters of such systems are discrete, set of possible states is bounded. The application package “MultiMIR” was designed to evaluate risks of development in such systems. An important difference of “MultiMIR” from other application is in achievement of polynomial computational complexity for some classes of systems, while most analogues offer only exponential complexity. The article describes: purpose of the application, main ideas used as a basis for algorithms, application architecture. The author gives an overview of ways of using the application. The conceptual basis of the theory used in the development of algorithms implemented in “MultiMIR” is in theoretical probabilistic approach. As a specific mathematical apparatus the author has chosen formalism of theory of multisets, which, in author’s opinion, has the richest expressive possibilities for the study in the described the subject area. As a programming system used in the development of the first version of the application the author used VBA-subsystem office with Microsoft Office. The selection of the programming system is dictated by the features and preferences of the primary target of the package: banking and financial analysts. Using “MultiMIR” allowed for the first time to provide accurate calculation of such non-linear measures of risk as expected utility, distorted probability measure, "Value at Risk", and so on for medium and large homogeneous portfolios term financial instruments without involving time-consuming analytical methods. Unlike traditionally used for this purpose Monte Carlo method, approached based on the described above application allows obtaining an exact solution using a comparable amount of CPU resource. “MultiMIR” application can also be used for verification of reliability of the results obtained using Monte Carlo methods considered classical in the financial risk management.