Cientistas da Universidade Federal da Sib\u00e9ria (SibFU) apresentaram uma vers\u00e3o aprimorada da rede neural primal-dual de desigualdade linear-variacional (LVI-PDNN), que \u00e9 usada para otimizar modelos matem\u00e1ticos em v\u00e1rios campos. Segundo os pesquisadores do SibFU, a nova rede neural ser\u00e1 o primeiro \u201cassistente do investidor\u201d capaz de tomar decis\u00f5es nas condi\u00e7\u00f5es da din\u00e2mica real do mercado. Seu trabalho foi publicado na revista \u201cApplied Mathematics and Computation\u201d.<\/p>\n
A programa\u00e7\u00e3o linear \u00e9 uma ferramenta de otimiza\u00e7\u00e3o para modelos matem\u00e1ticos usados \u200b\u200bem uma variedade de campos. Em finan\u00e7as, por exemplo, o objetivo da otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 o lucro m\u00e1ximo ou o custo m\u00ednimo, explicaram os cientistas.<\/p>\n
Por mais de uma d\u00e9cada, as redes neurais t\u00eam sido usadas ativamente para resolver problemas de programa\u00e7\u00e3o linear em tempo real com condi\u00e7\u00f5es vari\u00e1veis, os chamados problemas din\u00e2micos. Ao mesmo tempo, o interesse pela otimiza\u00e7\u00e3o financeira com a ajuda de redes neurais tamb\u00e9m est\u00e1 ganhando for\u00e7a no mundo, mas nenhuma ferramenta para resolver problemas din\u00e2micos foi criada para essa esfera, observaram os especialistas.<\/p>\n
Cientistas da Universidade Federal da Sib\u00e9ria (SibFU) melhoraram os algoritmos de programa\u00e7\u00e3o quadr\u00e1tica e linear com base em uma abordagem de rede neural e sistemas de l\u00f3gica fuzzy para resolver problemas din\u00e2micos, incluindo gerenciamento financeiro.<\/p>\n
“Propusemos uma vers\u00e3o aprimorada do conhecido m\u00e9todo de rede neural LVI-PDNN e, especificamente, pela primeira vez no mundo, sua aplica\u00e7\u00e3o em problemas financeiros din\u00e2micos. Com nosso desenvolvimento, os investidores poder\u00e3o tomar decis\u00f5es mais precisas . Come\u00e7amos com o problema do seguro de portf\u00f3lio de custo m\u00ednimo (MPI)”, disse o diretor cient\u00edfico da SibFU, Predrag Stanimirovic.<\/p>\n
Segundo os criadores, a principal caracter\u00edstica do novo sistema \u00e9 um controlador de l\u00f3gica difusa implementado na estrutura LVI-PDNN, que opera com graus de verdade em vez do cl\u00e1ssico dilema real. Isso supostamente aumenta a adaptabilidade do sistema na resolu\u00e7\u00e3o de problemas din\u00e2micos.<\/p>\n
“Para que uma rede neural seja capaz de reconhecer objetos ou situa\u00e7\u00f5es do mundo real, ela deve ser treinada usando v\u00e1rios algoritmos de otimiza\u00e7\u00e3o. Agora estamos desenvolvendo uma nova classe de redes neurais de zeramento (ZNN) que s\u00e3o capazes de resolver problemas de otimiza\u00e7\u00e3o em Esses otimizadores de redes neurais podem ser implementados em hardware, na forma de chips, o que os tornar\u00e1 extremamente r\u00e1pidos no futuro”, explicou a professora Alena Stupina, chefe do Departamento de Economia e Gest\u00e3o de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o do SibFU.<\/p>\n
O estudo envolveu especialistas da National and Kapodistrian University of Athens (Gr\u00e9cia), University of Nis (S\u00e9rvia), Swansea University (Reino Unido) e Jiangnan University (PRC). O pr\u00f3ximo objetivo da equipe de pesquisa \u00e9 treinar redes neurais para resolver outros problemas financeiros, para que possam prever totalmente o comportamento das carteiras de investimento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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