СЕТЕВАЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА И СПОСОБ РЕШЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ

1. Сетевая вычислительная система для использования в развитии одного или нескольких генов, каждый из которых характеризуется по меньшей мере одним действием и одним или несколькими условиями, каждое из которых зависит от одного или нескольких индикаторов, содержащая сервер, имеющий:
запоминающее устройство, обеспечивающее хранение множества генов; и
коммуникационный порт, через который сервер получает один или несколько генов от множества клиентских компьютеров, которым присвоены N разных классов, причем каждый класс связан с единственным подмножеством индикаторов, и сервер устроен таким образом, чтобы он обеспечивал:
запись одного или нескольких полученных генов в генном пуле сервера в запоминающем устройстве; и
передачу каждому клиентскому компьютеру из по меньшей мере первого подмножества клиентских компьютеров одного или нескольких генов из генного пула сервера для оценки приспособленности на временном интервале, охватывающем W операционных дней, причем гены, получаемые от множества клиентских компьютеров, генерируются с помощью оценки характеристики эффективности генов путем сравнения решения, обеспечиваемого каждым геном, с периодически получаемыми данными, связанными с этим геном, характеристика эффективности каждого гена корректируется каждый раз при получении данных и определяет приспособленность гена.
2. Система по п.1, в которой данные, связанные с каждым геном, содержат архивные коммерческие данные, и решение, обеспечиваемое каждым геном, содержит рекомендацию по сделкам, выработанную этим геном.
3. Сетевая вычислительная система по п.2, в которой первый клиентский компьютер из множества клиентских компьютеров устроен таким образом, чтобы он удалял гены после оценки их приспособленности для Р операционных дней, причем каждый из удаленных генов имеет приспособленность, величина которой ниже первого заданного порогового значения.
4. Сетевая вычислительная система по п.3, в которой первый клиентский компьютер из множества клиентских компьютеров устроен таким образом, чтобы он также обеспечивал:
выполнение оценки для множества Q операционных дней, в дополнение к Р операционным дням, приспособленности остающихся генов;
удаление генов, величина приспособленности которых, определенная на временном интервале, охватывающем Р+Q операционных дней, ниже второго заданного порогового значения; и
повторение операций оценки и удаления по меньшей мере S раз, где Q и S - целые числа, и S равно или больше 1, причем гены, выжившие после S операций оценки и удаления, формируют первый пул элитных генов.
5. Сетевая вычислительная система по п.2, в которой сервер получает только те гены, величины приспособленности которых не ниже величины приспособленности наименее приспособленного гена, ранее записанного в генном пуле сервера.
6. Сетевая вычислительная система по п.5, в которой генный пул сервера устроен таким образом, чтобы в нем можно было записать фиксированное число генов.
7. Сетевая вычислительная система по п.5, в которой сервер устроен таким образом, чтобы он также объединял множество величин приспособленности, связанных с каждым геном, которые получает сервер, с соответствующей величиной приспособленности, записанной в сервере для этого гена.
8. Сетевая вычислительная система по п.2, в которой условия гена оценивают указанное множество индикаторов с использованием логического выражения, содержащего логические операторы "И" и/или "НЕ".
9. Сетевая вычислительная система по п.8, в которой указанное по меньшей мере одно действие каждого гена содержит рекомендацию, выбираемую из группы, состоящей из рекомендаций по покупке, продаже, удерживанию позиции, выходу из длинной позиции и выходу из короткой позиции.
10. Сетевая вычислительная система по п.4, в которой сервер передает, для оценки приспособленности с использованием третьего набора архивных коммерческих данных, охватывающих третье множество операционных дней, только первому подмножеству клиентских компьютеров, которые являются членами класса j, один или несколько генов, которые оценивались ранее и были приняты от клиентских компьютеров класса j, где j - целое число.
11. Сетевая вычислительная система по п.3, в которой сервер передает, для оценки приспособленности с использованием третьего набора архивных коммерческих данных, охватывающих третье множество операционных дней, по меньшей мере первому подмножеству клиентских компьютеров, которые являются членами класса i, один или несколько генов класса k, где k и i - разные целые числа, представляющие разные классы.
12. Сетевая вычислительная система по п.11, в которой сервер обеспечивает объединение генов класса k и класса i, в результате чего генерируется новый класс генов, представленный объединением подмножеств индикаторов класса k и класса i, причем гены класса k и класса i объединяются только в том случае, когда показатель схождения генов класса k удовлетворяет заданному условию, и показатель схождения генов класса i удовлетворяет заданному условию.
13. Сетевая вычислительная система по п.11, в которой сервер обеспечивает объединение генов класса k и класса i, в результате чего генерируется новый класс генов, представленный новым подмножеством индикаторов, сгенерированным случайным образом, причем гены класса k и класса i объединяются только в том случае, когда показатель схождения генов класса к удовлетворяет заданному условию, и показатель схождения генов класса i удовлетворяет заданному условию.
14. Способ решения вычислительной задачи, включающий:
запись N генов в запоминающем устройстве, к которому может иметь доступ первый клиентский компьютер из множества клиентских компьютеров, причем каждый ген характеризуется по меньшей мере одним действием и множеством условий, каждое из которых зависит от соответствующего подмножества индикаторов, связанных с классом, к которому принадлежит ген, причем N - целое число, превышающее 1;
осуществление периодического приема данных, связанных с N генами, первым клиентским компьютером; и
выполнение оценки характеристики эффективности каждого из N генов путем сравнения решения, обеспечиваемого каждым геном, с периодически получаемыми данными, связанными с этим геном, причем характеристика эффективности каждого гена корректируется каждый раз при получении данных и определяет приспособленность гена;
удаление М из N генов после оценки приспособленности N генов для первого множества операционных дней, причем каждый из удаленных генов имеет приспособленность, величина которой ниже первого заданного порогового значения, и каждый из остающихся N-М генов является выжившим геном, где М и Р - целые положительные числа, и М меньше, чем N;
выполнение оценки приспособленности выживших генов с использованием второго набора архивных данных, охватывающих второе множество операционных дней;
удаление генов, величина приспособленности которых, определенная на временном интервале, охватывающем сумму первого и второго множеств операционных дней, ниже второго заданного порогового значения;
повторение операций оценки и удаления S раз, где S - целое число, превышающее 1, причем гены, выжившие после S операций оценки и удаления, формируют первый пул элитных генов; и
передачу одного или нескольких генов первого пула элитных генов в сервер,
причем данные, связанные с каждым геном, содержат архивные коммерческие данные, и решение, обеспечиваемое каждым геном, содержит рекомендацию по сделкам, выработанную этим геном.
15. Способ по п.14, включающий также осуществление сервером следующих стадий:
получение одного или нескольких генов из первого пула элитных генов;
запись одного или нескольких полученных генов; и
передачу, для оценки приспособленности с использованием третьего набора архивных коммерческих данных, охватывающих третье множество операционных дней, только первому подмножеству клиентских компьютеров первого класса, одного или нескольких генов, которые оценивались ранее и были получены от клиентских компьютеров первого класса.
16. Способ по п.14, включающий также осуществление сервером следующих стадий:
получение одного или нескольких генов из первого пула элитных генов;
запись одного или нескольких полученных генов; и
передачу, для оценки приспособленности с использованием третьего набора архивных коммерческих данных, охватывающих третье множество операционных дней, только первому подмножеству клиентских компьютеров, которые являются членами класса i, одного или нескольких генов класса k, которые ранее оценивались и были получены сервером от клиентских компьютеров второго класса, где k и i - разные целые числа, представляющие разные классы.
17. Способ по п.16, включающий также объединение класса k и класса i для генерации нового класса генов, представленного объединением подмножеств индикаторов генов класса k и класса i.
18. Способ по п.16, включающий также объединение генов класса k и класса i, в результате чего генерируется новый класс генов, представленный новым подмножеством индикаторов, сгенерированным случайным образом.
19. Способ по п.14, включающий также генерацию генов, записываемых в клиентских компьютерах, в соответствии с программами, записанными в клиентских компьютерах и выполняемыми ими.
20. Способ по п.16, включающий также объединение множества величин приспособленности, связанных с каждым геном, которые получает сервер, с соответствующей величиной приспособленности, записанной ранее в сервере для этого гена.