WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 30 | 31 || 33 | 34 |   ...   | 54 |

Fourth International Conference I.TECH 2006 When only one position of the ActiveRules register is present, it means that only one active rule exists. In this case it is not necessary to carry out the process of aleatory selection. To avoid a loss of efficiency that could happen in this case, the circuit has been endowed with a special operation condition. The solution consists in detecting this condition previously and to provide the Multiplexer with a specific input “ALL” that allows to get the content of all the multiplex inputs (See Fig.2).

Fig. 2: Internal structure of the circuit for 1 Aleatory Active Rule.

Fig. 3: Internal structure of the circuit for random Aplication r 1-MAX.

i Information Models Application r Aleatory 1-MAX F.U.

i This circuit obtains an output register associated to the application of the rule r. This register contains the i multiplicity of those elements that they should be subtracted from the multiset associated to the membrane region. This result is reached in the case the rule r is applied between a value 1 and its MAX value, elected in an i aleatory way. To count the number of times each rule is being applied, we should also extract this aleatory value of application N.

The inputs are, therefore, the register that contains the multiset of objects associated to the region and the antecedent r. Also, we will endow the circuit with an input Enable “E” that allows selecting witch rules will act in i each evolution step. The output will be stored in another register. Later on, these values will be subtracted from the state multiset in order to obtain the resulting new values.

Internally (See Fig.3), the circuit is formed by an “F.U. Applicability MAX of a rule” (to obtain the value MAX) and an “F.U. Product multiset by N”. Also, a generating circuit of aleatory numbers will select one random value between 1 and MAX. This number will be the value for which we will multiply by the antecedent of the rule.

Finally, a series of AND gates allows to enable or to disable the output in function of the sign Enable (E) :

General Structure of the Circuit The general circuit is the result of the assembling of the different Functional Units, together with the sequential logic of control. The sequential logic determines the evolution of the internal steps the circuit should travel though until reaching the stop condition. This condition will be given when the register R of active rules is empty.

The sequence of events that the sequential controller should activate is based on the use of a 2 bits counter that allows reaching 4 states. Each state determines an evolution event. The counting continues in a recurrent way until the stop condition is reached, and then the accountant will be stopped (See Fig. 4).

Fig.4. Internal structure of the Sequential controller and of their states sequence.

The general structure of the circuit is based on the following sequence of states:

a. Initialization (Reset) phase: The sign R = 1 load the register with the values of the initial multiset of objects. On the other hand, the Initial Active Rules Register has been obtained according to the paper [Fernndez, 2005b].

b. State 0: It proceeds to load the register and to calculate active rules. The Active Rules Register is obtained by checking in each evolution step the condition of applicability for the rules active initials and for the new multisets of objects. Applicable rules are those rules accomplishing that their antecedent is included in the multiset of objects found inside the membrane.

c. State 1: The Active Rules Register is loaded and begins the process to obtain 1 Aleatory Active Rule.

Fourth International Conference I.TECH 2006 d. State 2: The 1 Aleatory Active Rule register is loaded. The application of the selected rule begins in order to obtain the new multiset of objects and the calculation of the number of times that such rule will be applied.

e. State 3: The Multiset of Objects Register and the Application Rules Register are loaded. The Application Rules Register will store the number of times each rule has been applied to. This register will be the output result we want to obtain.

f. Turn to the state 0: to load the register and starting a new calculation cycle with the new values.

The Fig. 5 shows the circuit to determine the times the active rules should be applied.

Fig. 5: Internal structure of the circuit to determine the times that the active rules should be applied.

Information Models Conclusions This paper presents a direct way to design a circuit able to obtain the number of active rules application inside the membrane in a non deterministic and massively parallel application. The final objective is implementing a hardware circuit accomplishing the outlined initial requirement. That is, given an initial multiset of objects, a finite set of evolution rules and an initial Active Rules, the circuit provides the number set of application of rules to a membrane. The hardware implementation is founded on basic components like registers, logical gates, multiplexer and sequential elements. The development of the digital system can be carried out using hardwaresoftware architectures like Handel C or VHDL. The physical implementation can be accomplished on hardware programmable devices like FPGA’s. The next step in the process for the developing of a membrane processor is to design a circuit able to communicate elements from one region to another.

Bibliography [Arroyo 2003] F. Arroyo, C. Luengo, A.V. Baranda, L.F. de Mingo, A software simulation of transition P systems in Haskell, Pre-Proceedings of Second Workshop on Membrane Computing, Curtea de Arges, Romania, August 2002 and Proc. of WMC02, Curtea de Arges, Romania, (Gheorghe Paun, Grzegorz Rozenberg, Arto Saloma, Claudio Zandron Eds.) Lecture Notes in Computer Science 2597, Springer-Verlag, 2003, 19-32.

[Arroyo 2004a] F. Arroyo, C. Luengo, J. Castellanos, L.F. de Mingo: A binary data structure for membrane processors:

Connectivity arrays, Artiom Alhazov, Carlos Marn-Vide and Gheorghe Pun (eds.): Preproceedings of the Workshop on Membrane Computing, Tarragona, July 17-22 2003, 41-52 and in (Carlos Marn-Vide, Giancarlo Mauri, Gheorghe Pun, Grzegrorz Rozenberg, Arto Saloma Eds.) Lecture Notes in Computer Science, 2933, Springer Verlag, 2004, 19-30.

[Arroyo 2004b] F.Arroyo, C.Luengo, L.Fernandez, L.F.Mingo, J.Castellanos. Simulating membrane systems in digital computers. International Journal Information Theories and Applications, 11, 1 (2004), 29-34.

[Arroyo 2004c] F. Arroyo, C. Luengo, J. Castellanos, L.F. de Mingo, Representing Multisets and Evolution Rules in Membrane Processors, Pre-proceedings of the Fifth Workshop on Membrane Computing (WMC5), Milano, Italy, June 2004, 126-137.

[Fernndez, 2005a] L.Fernndez, F.Arroyo, J.Castellanos, V.J.Martinez, Software Tools / P Systems Simulators Interoperability, Pre-proceedings of the 6th Workshop on Membrane Computing, Vienna - Austria, July 2005.

[Fernndez, 2005b] L.Fernndez, V.J.Martnez, F.Arroyo, L.F.Mingo, A Hardware Circuit for Selecting Active Rules in Transition P Systems, Workshop on Theory and Applications of P Systems. Timisoara (Rumana), september, 2005.

[Fernndez, 2006] L.Fernndez, F.Arroyo, J.Castellanos, J.A.Tejedor, I.Garca, New Algorithms for Application of Evolution Rules based on Applicability Benchmarks, BIOCOMP06 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, Las Vegas (USA), july, 2006 (submitted).

[Pun 1998] Gh. Pun, Computing with membranes, Journal of Computer and System Sciences, 61 (2000), and Turku Center for Computer Science-TUCS Report No 208, 1998.

[Petreska 2003] B.Petreska, C.Teuscher, A hardware membrane system. Preproceedings of the Workshop on Membrane Computing (A.Alhazov, C.Martn-Vide and Gh.Paun, eds) Tarragona, July 17-22 2003, 343-355.

Authors' Information Victor J. Martinez Hernando – Dpto. Arquitectura y Tecnologia de Computadores de la Escuela Universitaria de Informatica de la Universidad Politecnica de Madrid, Ctra. Valencia, km. 7, 28031 Madrid (Spain);

e-mail: victormh@eui.upm.es Luis Fernandez Munoz – Dpto. Lenguajes, Proyectos y Sistemas Informaticos de la Escuela Universitaria de Informatica de la Universidad Politecnica de Madrid; Ctra. Valencia, km. 7, 28031 Madrid (Spain);

e-mail: setillo@eui.upm.es Fernando Arroyo Montoro – Dpto. Lenguajes, Proyectos y Sistemas Informaticos de la Escuela Universitaria de Informatica de la Universidad Politecnica de Madrid, Ctra. Valencia, km. 7, 28031 Madrid (Spain);

e-mail: farroyo@eui.upm.es Abraham Gutierrez – Dpto. Informatica Aplicada de la Escuela Universitaria de Informatica de la Universidad Politecnica de Madrid, Ctra. Valencia, km. 7, 28031 Madrid (Spain); e-mail: abraham@eui.upm.es Fourth International Conference I.TECH 2006 ПРОЦЕДУРА НЕЧЕТКОЙ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ОЦЕНКЕ УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БАНКОВ Александр Я. Кузёмин, Вячеслав В. Ляшенко Аннотация. Рассмотрены вопросы формального описания таких показателей устойчивого функционирования банка как ликвидность и прибыльность. Предложена нечеткая интерпретация оценки эффективности управления банком. Проанализирована возможность формализации оценки функционирования банка на основе иерархии уровней соответствующего нечеткого множества.

Ключевые слова: нечеткие числа, функция принадлежности, ликвидность, прибыльность, банк, управление.

Введение.

Устойчивое и планомерное развитие банковского сектора играет очень важную роль в воспроизводственной структуре экономики, так как посредством банковской деятельности организуется движение и перераспределение денежных и капитальных ресурсов. Вместе с тем, реально возникающие трудности на различных этапах развития или преобразования социально-экономических систем, требуют должного обеспечения базисного условия устойчивой деятельности банков, которое, в общем случае, выражается через установление приемлемого соотношения ликвидности и прибыльности. Иными словами ликвидность и прибыльность необходимо рассматривать в качестве основных компонентов единой системы оценки финансовой устойчивости и надежности всей системы управления банком. При этом одной из ключевых задач, которая требует решения, является адекватное описание взаимосвязи ликвидности и прибыльности, что, в конечном счете, и определяет актуальность данного направления исследования.

Обоснование цели исследования.

Основу решения выбранного направления исследований, как правило, базируются на статистических выводах либо моделях, в основу которых положены подходы теории игр. Однако и в том и в другом случае математическую базу исследований составляют вероятностные методы анализа данных.

Примером такого рассмотрения деятельности банка следует назвать работы E. Berglof, G. Roland, G.J.

Mailath, L.J. Mester, T. Hellmann, K. C. Murdock, J.E. Stiglitz [1, 2, 3]. Тем не менее, основная проблема, которая возникает при построении адекватной системы управления экономическим процессом или объектом связана с тем, что законы экономического развития предполагают наличие такого взаимодействия между разными субъектами рынка и учета влияния на это взаимодействие разных проявлений среды окружения, которые не владеют определенной статистической природой в классическом понимании. Поэтому, построение системы управления некоторым экономическим процессом или объектом требует определенной формализации, учитывающей не только имеющуюся статистическую неопределенность, а и субъективную вероятность, которая объективно присутствует при принятии экономических решений. Некоторым образом решение данного вопроса достигается посредством ввода в рассмотрение различных аспектов информационной насыщенности, рассматриваемых показателей деятельности банка. Именно это направление выбрано в качестве основного в работе М. Малютиной и С. Париловой [4]. Тем не менее, данное направление не в полной мере способствует решению поставленной задачи, так как возникает другая проблема, которая связана с необходимостью рассмотрения ранжирования различных проявлений информационной насыщенности Information Models тех или иных показателей банковской деятельности. Таким образом, естественным является использование формальных подходов теории нечетких множеств, которые и позволяют описать возникающие субъективные вероятности в исследовании экономических процессов в целом, и банковской деятельности в частности. В тоже время, несмотря на достаточно значительное количество работ в обозначенной предметной области исследования [5, 6, 7, 8], открытым остается вопрос, касающийся выбора процедур построения и обоснования вида функций принадлежности нечетких переменных, которые в дальнейшем используются в соответствующих моделях. Основная причина открытости данного вопроса, прежде всего, связана с многовекторностью направлений использования методов теории нечетких множеств, большинство из которых находятся на начальных этапах своего развития. Исходя из этого, в качестве основной цели данного исследования рассматривается формализация этапов процедуры нечеткого описания взаимосвязи экономических параметров, которая характеризует параметры ликвидности и прибыльности банковской деятельности. Обоснованность выбора данной цели исследования также связано с тем, что в общем случае схемы или диаграммы, объединяющие данные о финансово-экономических показателях деятельности какого-либо субъекта хозяйствования, содержат противоречивую информацию. Поэтому дополнительная обработка таких данных, в первую очередь, должна быть направлена на преобразование финансовых данных в информацию, которая будет полезна в процессе принятия решений, выявлении и интерпретации скрытых тенденций.

Вероятностная интерпретация оценки эффективного управления банком с точки зрения взаимосвязи его ликвидности и прибыльности.

В общепринятом понимании взаимосвязь между ликвидностью и прибыльностью банка может быть выражена в виде обратно пропорциональной зависимости. Этот факт имеет очень простое экономическое объяснение. Так с ростом степени ликвидности банковских активов снижается вероятность получения более высоких доходов от таких активов, и, наоборот, менее ликвидные активы банка способны априори приносить более высокие доходы. Классическим примером такого проявления взаимосвязи ликвидности и прибыльности в банковской деятельности есть то, что более рискованные кредитные операции могут принести и более высокие доходы.

Pages:     | 1 |   ...   | 30 | 31 || 33 | 34 |   ...   | 54 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.