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。
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