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湖北工业大学学报 2022年第1期37卷 40-45页

作者：金涛朱莉李豪汪小豪姜成龙湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068

传统的基于t-SNE的高维多目标优化算法在简化目标集时,虽然可以大大降低算法计算复杂度,但也可能损失目标集中有意义的部分属性,导致算法准确性降低。为此,对冗余目标和初始化种群双方面进行择优保留,提出了一种基于t-SNE加权和的高维... 详细信息

传统的基于t-SNE的高维多目标优化算法在简化目标集时,虽然可以大大降低算法计算复杂度,但也可能损失目标集中有意义的部分属性,导致算法准确性降低。为此,对冗余目标和初始化种群双方面进行择优保留,提出了一种基于t-SNE加权和的高维多目标优化算法。利用加权和对t-SNE-NSGAⅡ算法处理的冗余目标集进行拟合,保留了部分种群的目标属性,提高了初始种群的质量,提升了算法的准确性,加快了算法收敛速度。实验表明,在目标超过5个时,基于t-SNE加权和的高维多目标优化算法的准确性和收敛性提升明显。当目标为10个时,空间分布度提升了38.7%。

关键词：高维多目标优化算法冗余目标集 t-SNESUM-NSGAⅡ 加权和

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高维多目标优化算法及其在金融领域的应用研究

高维多目标优化算法及其在金融领域的应用研究

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作者：金涛湖北工业大学

学位级别：硕士

在应用工程、科学研究、社会生活中,特别是资源调度、生产任务、资源分配、金融理财等诸多领域中,经常需要设计基于多个目标的最优化方案,最终都可归结为解决高维多目标优化问题。随着目标个数的增加,解集中的非支配解个体呈指数增长。... 详细信息

在应用工程、科学研究、社会生活中,特别是资源调度、生产任务、资源分配、金融理财等诸多领域中,经常需要设计基于多个目标的最优化方案,最终都可归结为解决高维多目标优化问题。随着目标个数的增加,解集中的非支配解个体呈指数增长。一方面,传统高维多目标优化算法的搜索能力明显不足;另一方面会对高维目标前沿可视化造成困难,从而影响用户决策。因此,研究高维多目标优化算法,诸如金融行业中投资组合方案设计,具有非常重要的实际应用价值。带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）由于计算能力强、适应性高、鲁棒性强等特性,广泛用于解决多目标优化问题。但是,利用NSGA-II算法对高维多目标优化问题进行优化时,得到最优解集的收敛速度慢、准确性不足。本文利用t-随机邻近嵌入算法（t-SNE）优化传统的NSGA-II算法,研究高维多目标优化算法,可望降低计算复杂度,提高预测准确性。主要研究内容如下:（1）利用t-SNE优化NSGA-II算法,将难以处理的复杂高维数据,降维成较容易处理的多维数据,提出了一种基于t-SNE的高维多目标优化算法（t-SNENSGAII）。在每次对目标集进行初始化种群后,利用t-SNE对高维目标进行分析处理,通过丢弃冗余目标集以减少目标个数。将此算法与NSGA-II算法、基于分解的多目标进化算法（MOEAD）作对比,在目标个数大于5时,t-SNE-NSGAII算法的收敛速度提升明显。当目标个数为10个时,空间分布度分别提升了18.3%、17.3%。（2）t-SNE-NSGAII算法在简化目标集时,虽然可以大大降低算法计算复杂度,但也可能损失目标集中有意义的部分属性,导致算法准确性降低。为此,对冗余目标和初始化种群双方面进行择优保留,提出了一种基于t-SNE加权和的高维多目标优化算法（t-SNESUM-NSGAII）。实验证明,在目标个数超过5个时,tSNESUM-NSGAII算法相比t-SNE-NSGAII算法的准确性和收敛性提升明显。当目标个数为10个时,空间分布度提升了38.7%。（3）以金融行业为例,其投资领域、基金类型等情况复杂,设计一种最佳的投资组合方案,本质是一种高维多目标优化问题。采用本文提出的优化算法,发现t-SNESUM-NSGAII算法的方案总体性能比NSGA-II算法的方案提升了近41%,tSNE-NSGAII算法的方案总体性能比NSGA-II算法的方案提升了近27.9%。

关键词：高维多目标优化算法降维冗余目标集 t-SNE NSGA-Ⅱ

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