用了十几分钟的时间，程诺把菲涅尔教授发来的文件看完。
米星公司的要求很简单，至少程诺看起来这样。
他们仅需要一套能够根据他们公司的具体情况，设计出一套公司财务和股票收入，还有个股投资的程序就可以。
这对于所有的金融证券公司最基础的数据程序。
网上关于这方面的资料很多，程诺大体浏览一遍。
他抵着下巴，皱着眉头思考一阵，立刻就有了灵感。
关于运用到这套程序运行的算法，程诺已经有了自己的决定。
GA-RS-LR算法！
翻译成中文的语言，是遗传算法-粗糙集-逻辑回归方法。
这是一种盲目删除属性约简算法与启发式算法，由波兰数学家在1982年开创性的提出。
在对于处理含糊和不确定信息时，该数学工具具有一定的奇效。
对于处理该项目中公司财务与股票收益间的模糊数据关系，该算法是再也合适不过。
时间很紧张，只有短短七天。
既然确定了核心算法，那下面就是制作程序建模计划。
程诺又是思索一阵，脑海中理清项目的思路：运用GA-RS方法获得财务指标最优约简，随后运用LR模型探究两者的关系。最终，经过GA-RS的约简，得出财务指标对股票投资的影响。
到这一步，该项目的主体部分应该就已经搞定。
程诺嘴角一弯，新建一份文档，手指放在键盘上，开始工作。
这种难度的建模项目，还没有资格让程诺使用草稿纸，直接在脑海里演算就行。
程诺噼里啪啦的在键盘上敲击，思路也如潺潺流水般顺畅。
遗传算法可以全局优化和隐含并行，但仍有具体的因素需要考虑。
首当其中的便是染色体编码问题。
设条件属性集合为C=｛c1，c2，c3……cn｝，则条件属性空间Ωc，可映射为遗传算法染色体，每个染色体用n维的（0，1）二进制位串表示，使染色体个体与属性子集建立一一对应的关系。
随后便是适应值函数构造，其和相对依赖度可以结合满足属性简约的原理：
F（x）=f（x）γcd（x）=（1-card（x）/n）*card（POS（D））/card（U）.
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