الخلاصة:
نهدف من خلال هذه الدراسة إلى اختبار مدي صلاحية الخوارزميات الجينية في التنبؤ بالنمو الإقتصادي للجزائر،
باستخدام البيانات السنوية لمعدلات الناتج المحلي الإجمالي للجزائر من سنة 1980 حتى 2022 .
قمنا أولا بتطبيق المنهجية الكلاسيكية الشائعة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية ARIMA ، وبعد المرور على جميع
مراحل تطبيق هذه المنهجية قمنا باختيار النموذج ARMA (1.0) كأحسن نموذج للتنبؤ بناء ا على أقل قيمة
لمعيار AIC و SC . وبغية إظهار ميزة التحسين في الخوارزميات الجينية قمنا باستخدامها في عملية المفاضلة بين
نماذج ARIMA باعتماد معيار أقل قيمة لمتوسط مجموع مربعات الأخطاء MSE ، حيث تم إختيار النموذج
GA-ARMA (0.2) الذي يعد الحل الأمثل بناء على هذه المنهجية، ومن أهم الاستنتاجات التي توصلنا
إليها هي أن الخوارزميات الجينية تتميز بفاعلية عالية في تحسين نماذج التنبؤ وخاصة عندما تكون مساحة البحث
واسعة
Through this study, we aim to test the validity of genetic algorithms in predicting Algeria’s economic growth, using annual data on Algeria’s gross domestic product rates from 1980 to 2022. We first applied the classic methodology common in ARIMA time series forecasting, and after going through all the stages of applying this Methodology We chose the ARMA (1.0) model as the best prediction model based on the lowest value of the AIC and SC criteria. In order to demonstrate the improvement advantage of genetic algorithms, we used them in the process of improving ARIMA models by adopting the criterion of the least value of the mean sum of squares of errors (MSE), where the GA-ARIMA (0.2) model was chosen, which is considered the optimal solution based on this methodology, and one of the most important conclusions we reached is that Genetic algorithms are more effective the more complex the problem
