hrvatski

Hibridne tehnike kombinatorne optimizacije temeljene na genetskim algoritmima s primjenom na odabir atributa u ocjenjivanju kreditnog rizika građana

Hibridne tehnike kombinatorne optimizacije predstavljaju rastuće područje istraživanja, namijenjeno za rješavanje složenih problema kombinatorne optimizacije. U prvom dijelu ove disertacije, usredotočiti smo se na metodološku pozadinu hibridnih tehnika kombinatorne optimizacije, usmjeravajući posebnu pozornost na važne koncepte u području kombinatorne optimizacije i računske teorije složenosti, kao i na strategije hibridizacije koje su važne pri razvoju hibridnih tehnika kombinatorne optimizacije. U skladu s prikazanim odnosima među tehnikama kombinatorne optimizacije, strategijama njihova kombiniranja kao i konceptima za rješavanje problema kombinatorne optimizacije, ova disertacija kreira nove hibridne tehnike za odabir atributa i klasifikaciju pri procjeni kreditnog rizika. Disertacija naglašava važnost hibridizacije kao koncepta suradnje među metaheuristikama i drugim tehnikama za optimizaciju. Važnost takve suradnje potvrđuju rezultati koji su predstavljeni u eksperimentalnom dijelu rada, koji su dobiveni na hrvatskom i njemačkom kreditnom skupu podataka korištenjem hibridnih tehnika kombinatorne optimizacije kreiranim u ovoj disertaciji. Znanstveni doprinos disertacije: •Kreirane hibridne tehnike selekcije atributa (GA-NN i HGA-NN), posebno prilagođene problemskoj domeni - temeljene na genetskim algoritmima i umjetnim neuronskim mrežama. •Kreiran novi hibridni genetski algoritam uključivanjem rezultata filtarskih tehnika i a priori spoznaja u početnu populaciju genetskog algoritma. •Kreiran novi operator selekcije kod genetskog algoritma, jedinstvena selekcija (engl. unique selection). •Kreirani sofisticirani kreditni modeli koji omogućuju povećanje učinkovitosti alokacije kapitala.

hibridne tehnike; klasifikacija; odabir atributa; kreditni rizici; genetski algoritam; neuronske mreže

nije evidentirano