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Cによる探索プログラミング : 基礎から遺伝的アルゴリズムまで / / 伊庭斉志著
Cによる探索プログラミング : 基礎から遺伝的アルゴリズムまで / / 伊庭斉志著
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2008.9
Descrizione fisica オンライン資料1件
Altri autori (Persone) 伊庭斉志
Soggetto topico プログラミング(コンピュータ)
ISBN 4-274-80123-3
Classificazione 007.64
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- まえがき -- コラム●C言語のコンパイルと実行方法 -- 目次 -- 第1章 C言語の基礎の復習 -- 1.1 基本的なデータ型 -- 練習問題1.1 何を出力するか?(1) -- 1.2 演算の優先順位 -- 練習問題1.2 何を出力するか?(2) -- 1.3 ちょっと数学してみよう -- 練習問題1.3 ハーディ・ラマヌジャン数 -- 練習問題1.4 ルース・アーロン・ペア -- 練習問題1.5 PS問題 -- 練習問題1.6 スミス数 -- 練習問題1.7 0から9の平方数 -- 練習問題1.8 ウェアリングの問題 -- コラム●数学とコンピュータ -- 第2章 再帰とフィボナッチ数 -- 2.1 関数の再帰呼び出し -- 練習問題2.1 6174の不思議 -- 2.2 ユークリッド互除法と計算量 -- 練習問題2.2 最大公約多項式 -- 2.3 フィボナッチ関数 -- コラム●ピサのレオナルド -- 練習問題2.3 フィボナッチの問題 -- コラム●黄金比とフィナボッチ数 -- 2.4 tail recursion -- 2.5 f(x)=0の根を求める -- 練習問題2.4 Newton-Raphson法の2次の収束性 -- 2.6 整数の分割 -- 練習問題2.5 整数の分割 -- 2.7 再帰を用いた練習問題 -- 練習問題2.6 カエルパズル(1) -- 練習問題2.7 カエルパズル(2) -- 練習問題2.8 必ず1となる -- 第3章 ランダム関数とシミュレーション -- 3.1 乱数とランダム関数 -- コラム●シミュレーションと複雑系 -- 3.2 乱数の発生方法 -- 3.3 円周率を計算する -- 3.4 自然対数の底を計算する -- 練習問題3.1 乱数で自然対数の底を作る(1) -- 練習問題3.2 乱数で自然対数の底を作る(2) -- 3.5 ビュフォンの針 -- 練習問題3.3 ビュフォンの針(1) -- 練習問題3.4 ビュフォンの針(2) -- 3.6 Hit&Blow -- 練習問題3.5 Hit&Blow -- 3.7 交叉、逆位と突然変異 -- 第4章 ポインタ入門 -- 4.1 アドレスとポインタ -- 4.2 呼び出し元の変数の値を変更する関数 -- 4.3 アドレスを対象とした演算 -- 4.4 ポインタと配列 -- 練習問題4.1 何を出力するか?(3) -- 4.5 文字列と文字列処理関数 -- 練習問題4.2 文字列が含まれるかの判定 -- コラム●自己複製と人工生命 -- 4.6 自分自身をコピーするプログラム -- 4.7 バイナリ表現とグレイ表現 -- 第5章 ポインタの配列と構造体 -- 5.1 ポインタの配列/ポインタを指すポインタ -- 練習問題5.1 何を出力するか?(4) -- 練習問題5.2 何を出力するか?(5) -- 5.2 ポインタの配列によるテキストの表現 -- 5.3 コマンド行の引数 -- 5.4 構造体 -- 5.5 構造体を指すポインタ -- 練習問題5.3 座標の変換 -- 5.6 10を作るパズル -- 練習問題5.4 10を作る -- コラム●ドナルド・クヌース -- 第6章 より複雑なデータ構造 -- 6.1 自己参照的構造体 -- 6.2 線形リスト -- 練習問題6.1 何を出力するか?(6) -- 6.3 逆ポーランド記法と簡易計算 -- 練習問題6.2 逆ポーランド記法(1) -- 練習問題6.3 逆ポーランド記法(2) -- 6.4 4つの4 -- 練習問題6.4 4つの4(30まで) -- 練習問題6.5 4つの4(113まで) -- 6.5 小町算 -- 練習問題6.6 100を作る -- 第7章 木構造の探索 -- 7.1 Nクィーン問題と木構造 -- 7.2 パズルの探索 -- 7.2.1 ひとりにしてくれ -- 7.2.2 黒マスはどこだ -- 練習問題7.1 黒どこ -- 7.2.3 ぬりかべ -- 練習問題7.2 ぬりかべ -- 7.2.4 ナンバープレイス -- 練習問題7.3 ナンバープレイス -- 7.3 インド式算数パズル -- 練習問題7.4 インド式計算パズル -- 7.4 式のインタプリタ -- 練習問題7.5 多分木の処理 -- 練習問題7.6 Lispのインタプリタ(1) -- 7.5 Lisp入門.
練習問題7.7 Lispのインタプリタ(2) -- コラム●Lispと人工知能 -- 第8章 最適値の探索 -- 8.1 最適値探索とは何か? -- 8.2 局所的探索 -- 8.3 焼きなまし法 -- 練習問題8.1 焼きなまし法(1) -- 練習問題8.2 焼きなまし法(2) -- 8.4 虫の世界 -- 練習問題8.3 虫の世界 -- コラム●ヒューリスティックス -- 8.5 サイクロトロンパズル -- 練習問題8.4 サイクロトロンパズル -- 第9章 GAを作る -- 9.1 進化計算とGA -- コラム●進化論的手法 -- 9.2 GAを実装しよう -- 9.2.1 遺伝子型と表現型 -- 9.2.2 遺伝的オペレータ -- 9.2.3 選択方式 -- 9.2.4 適合度計算 -- 9.2.5 GAの実行 -- 9.2.6 ソースコードとその説明 -- 練習問題9.1 GAで方程式の解を求める(1) -- 練習問題9.2 GAで方程式の解を求める(2) -- 9.3 巡回セールスマン問題 -- 練習問題9.3 GAでNクィーン問題を解く -- 練習問題9.4 GAの応用 -- 9.4 プログラムの進化 -- 練習問題9.5 GPを作る -- おわりに -- 付録 演習問題のヒントと解答例 -- 解答例1.3 ハーディ・ラマヌジャン数 -- 解答例1.4 ルース・アーロン・ペア -- 解答例1.5 PS問題 -- 解答例1.7 0から9の平方数 -- 解答例2.2 最大公約多項式 -- 解答例2.3 フィボナッチの問題 -- 解答例2.5 整数の分割 -- 解答例2.6 カエルパズル(1) -- 解答例2.8 必ず1となる -- 解答例3.4 ビュフォンの針(2) -- 解答例4.2 文字列が含まれるかの判定 -- 解答例5.3 座標の変換 -- 解答例6.2 逆ポーランド記法(1) -- 解答例6.3 逆ポーランド記法(2) -- 解答例6.5 4つの4(113まで) -- 解答例7.5 多分木の処理 -- 解答例7.7 Lispのインタプリタ(2) -- 解答例8.1 焼きなまし法(1) -- 解答例8.2 焼きなまし法(2) -- 解答例8.3 虫の世界 -- 解答例9.2 GAで方程式の解を求める(2) -- 解答例9.3 GAでNクィーン問題を解く -- 解答例9.4 GAの応用 -- 解答例9.5 GPを作る -- 関連図書 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910148976003321
東京, : オーム社, 2008.9
Materiale a stampa
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金融工学のための遺伝的アルゴリズム / / 伊庭斉志著
金融工学のための遺伝的アルゴリズム / / 伊庭斉志著
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2011.3
Descrizione fisica オンライン資料1件
Altri autori (Persone) 伊庭斉志
Soggetto topico 金融工学
遺伝的アルゴリズム
ISBN 4-274-80158-6
Classificazione 338.01
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- まえがき -- 目次 -- 第1章 進化計算とはなんだろう -- 1.1 ライト兄弟は、なぜ偉大なのか? -- 1.2 現代に生きる進化論 -- 1.3 GAってなに? -- 1.4 GPってなに? -- 1.5 株価を予測してみよう -- 1.6 なぜGAやGPなのか? -- 第2章 より進んだ探索方法 -- 2.1 文化の遺伝子-ミーム -- 2.2 金融世界のミームは生き残るか? -- 2.3 ミメティック・アルゴリズム -- 2.4 獲得形質は遺伝する? -- 2.5 多目的最適化:リスクとリターンのどちらをとるか? -- 2.6 パレート最適化シミュレータ -- 第3章 FXのための売買ルール生成 -- 3.1 テクニカル分析とファンダメンタル分析 -- 3.1.1 テクニカル分析の指標 -- 3.1.2 どの指標を使うべきか? -- 3.2 GA/GPによる売買ルール生成方法 -- 3.3 テクニカル指標の最適化 -- 3.3.1 なぜ指標パラメータの最適化が必要か? -- 3.3.2 テクニカル指標の概要 -- 3.3.3 GAによるテクニカル指標の最適化 -- 3.4 GPによる取引ルールの生成 -- 3.4.1 GPの遺伝子構造 -- 3.4.2 シグナルの算出 -- 3.5 運用方法 -- 3.6 トレーディングの実験結果 -- 3.7 他の手法との比較 -- 3.8 今後にむけて -- 第4章 トレンド予測と分類問題 -- 4.1 データ分類問題 -- 4.2 分類ルールの評価法 -- 4.3 GAによる分類問題へのアプローチ -- 4.4 GPによる分類問題へのアプローチ -- 4.5 複数クラスへの分類問題 -- 4.6 GPアプローチの問題点 -- 4.7 MVGPC:多数決によるGP分類法 -- 4.8 金融問題への適用例 -- 4.9 MVGPCによるトレンド予測 -- 4.10 MVGPCの拡張 -- 4.11 MVGPCのシミュレータを使ってみよう -- 第5章 オプション価格の予測 -- 5.1 オプション価格とブラックショールズ式 -- 5.2 オプション価格の計算とブラック・ショールズの公式 -- 5.3 ブラック・ショールズに挑戦してみよう -- 5.4 システム同定とSTROGANOFF -- 5.5 STROGANOFFシミュレータ -- 第6章 ポートフォリオの最適化 -- 6.1 ポートフォリオとは? -- 6.2 リスクとリターン -- 6.3 マルコヴィッツ・モデルとは? -- 6.4 ポートフォリオの最適化を実験してみよう -- 6.5 GAによるポートフォリオ最適化へのアプローチ -- 6.6 GPによるポートフォリオ最適化へのアプローチ -- 6.7 ポートフォリオの最適化実験 -- 6.8 MAによるアプローチ -- 6.9 ポートフォリオのリバランス -- 付録 体験版プログラム GAGPTrader -- GAGPTrader -- 動作環境 -- GAGPTrader体験版インストール前の準備 -- GAGPTrader体験版のインストール -- GAGPTrader体験版の設定 -- 関連図書 -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti Genetic algorithm+genetic programming for financial engineering
Record Nr. UNINA-9910148963003321
東京, : オーム社, 2011.3
Materiale a stampa
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