检索结果-南通市图书馆

具有限额约束的投资组合优化问题的量子进化算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

西北师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期58卷 25-33页

作者：马宇红孙亚娜李兴义西北师范大学数学与统计学院甘肃兰州730070 西北师范大学学报编辑部甘肃兰州730070

将量子进化算法应用到投资组合优化问题中,设计了一种具有限额约束的投资组合优化问题的量子进化算法.首先,考虑收益与风险的均衡性,提出了一种新的收益风险评判准则,并以该准则为目标优化投资配置;其次,改进了初始种群生成方式,给出了... 详细信息

将量子进化算法应用到投资组合优化问题中,设计了一种具有限额约束的投资组合优化问题的量子进化算法.首先,考虑收益与风险的均衡性,提出了一种新的收益风险评判准则,并以该准则为目标优化投资配置;其次,改进了初始种群生成方式,给出了量子染色体的编码、解码技巧及自适应量子门旋转策略;设计检查修复算子将染色体简单解码得到的解修复为问题的可行解.实证分析检验了量子进化算法的可行性和有效性,结果显示,量子进化算法能够有效消除算法早熟问题;设置的风险水平越低,收益率增长越明显;收益率随着风险水平的上升而增大,最后逐渐趋于稳定;算法具有较好的稳定性和可靠性.

关键词：投资组合优化问题限额约束量子进化算法收益风险评判准则检查修复算子

求解投资组合优化问题的混合二次规划和启发式算法

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

求解投资组合优化问题的混合二次规划和启发式算法

作者：张天铖华中科技大学

学位级别：硕士

投资组合优化问题,是在给定的一组资产中选择若干资产以及确定投资于每个选中资产的份额,在满足投资者的最低回报要求的前提下尽可能的降低投资的风险。该问题旨在解决的是金融和经济学中出现的投资组合优化问题,具有很重要的现实意义,... 详细信息

投资组合优化问题,是在给定的一组资产中选择若干资产以及确定投资于每个选中资产的份额,在满足投资者的最低回报要求的前提下尽可能的降低投资的风险。该问题旨在解决的是金融和经济学中出现的投资组合优化问题,具有很重要的现实意义,虽然该问题的基本公式可以使用线性或二次规划有效地解决,但其更实际和现实的变体(包括各种约束和目标)在许多情况下都需要通过启发式方法来解决;高效求解投资组合优化问题的算法可以在金融和经济学方面得到广泛的应用,也能为投资者在选择投资资产时提供有效的决策。针对投资组合优化问题提出了一种结合禁忌搜索和二次规划求解器的混合启发式算法。原始问题被分解为两个相互独立的子问题:资产的选择以及所选资产比例的确定,其中资产选择的子问题是一个离散优化问题,而所选资产比例的确定是一个连续优化问题。第一个子问题将采用相对更加高效的禁忌搜索算法进行求解,考虑到调用求解器时的开销较大,所以算法建立了一套评估体系通过对不同邻域动作进行快速评估以加快局部搜索的迭代速度;第二个子问题将采用二次规划求解器进行求解,考虑到采用启发式方法会很难确定是否已经找到了最优解,而求解器采用的精确算法则可以,并且计算表明在这种情况下使用求解器对该子问题进行求解的速度已经足够快。在公开算例集上通过与使用求解器对完整数学模型的求解结果进行对比,结果表明该混合启发式算法的效率和求解性能都可以达到很高的水平。

关键词：投资组合优化问题二次规划禁忌搜索离散优化连续优化

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

双种群锥面积差分进化算法求解投资组合问题

山西大学学报(自然科学版) 2019年第4期42卷 777-785页

作者：吴昱黄晓森巫斌黄海南梁浩广州大学计算机科学与网络工程学院华南理工大学软件学院

投资组合中的均值-方差模型是一个典型的二目标无约束优化问题,其中均值代表期望收益率,方差代表风险;文章将此模型转化为一个单目标的约束优化问题,并采用了一种基于锥面积思想和双种群的差分进化算法(CADE算法)进行求解。CADE算法采... 详细信息

投资组合中的均值-方差模型是一个典型的二目标无约束优化问题,其中均值代表期望收益率,方差代表风险;文章将此模型转化为一个单目标的约束优化问题,并采用了一种基于锥面积思想和双种群的差分进化算法(CADE算法)进行求解。CADE算法采用了双种群机制来划分投资组合优化问题中的解集,并将种群中的个体分别划分到不同的锥面积区域中,在优化过程的不同阶段对两个种群分别设计了不同的更新策略进行种群更新以维持种群多样性。其中,不可行子种群采用基于锥面积比较的更新策略,可行子种群在前期采用基于容差排序的更新策略,一定迭代次数后采用基于可行性规则的更新策略。选取了OR-Library的五个公开的标准测试例进行实验,实验数据表明,CADE算法均能求得测试例的理想解,并在求解精度和求解速率上优于CMODE算法和SR算法。

关键词：投资组合优化问题单目标约束优化问题双种群锥面积分解差分进化算法

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

改进人工蜂群算法及其应用研究

改进人工蜂群算法及其应用研究

作者：支俊阳北方民族大学

学位级别：硕士

优化问题广泛存在于日常生活中的方方面面,例如我们想去多个城市旅行,如何规划路线能够保证所行路程最短且费用最低。利用传统的优化方法能有效求解简单的优化问题,然而随着问题复杂化,传统优化方法求解优化问题时掣肘频现。智能优化算... 详细信息

优化问题广泛存在于日常生活中的方方面面,例如我们想去多个城市旅行,如何规划路线能够保证所行路程最短且费用最低。利用传统的优化方法能有效求解简单的优化问题,然而随着问题复杂化,传统优化方法求解优化问题时掣肘频现。智能优化算法因其具有并行计算、不依赖梯度信息等优点,逐渐进入广大研究者的视野。人工蜂群算法是仿照蜂群觅食行为设计的一种群智能优化算法,它具有探索能力强、收敛速度较快等优点,为解决科学及生活中的实际问题提供了新的思路。针对人工蜂群算法开发能力较弱等缺陷,本文对人工蜂群算法作出了改进,使其能更有效解决具有非线性、多模态等特性的优化问题,并将改进后的算法应用于投资组合优化问题之中。本文的研究内容如下:1.提出一种改进人工蜂群算法。利用Pareto支配准则与可行性规则结合的方式对约束进行处理,以便更合理的选取较优个体。在进化阶段根据当前环境自适应选择进化策略,利用实时动态的特性对搜索空间进行精确化探索。在两个常用测试函数集上对算法进行测试,实验结果充分体现了该算法的优越性。最后,利用改进的算法求解实际投资组合优化问题,满足了投资者合理投资的需要。2.提出一种改进的多目标人工蜂群算法。在雇佣蜂与观察蜂阶段均使用随机个体与最优个体共同引导的方式更新种群,以此提高算法向较优区域探索的能力。提出一种新的归档集更新策略,更精确地保存那些收敛性和分布性都较好的非支配解,对于较好的个体在计算过程中给予更多的计算资源。最后,将改进的算法在两个常用的测试函数集上进行测试,研究结果表明该算法能够较好的解决多目标优化问题。

关键词：人工蜂群算法约束优化问题多目标优化问题投资组合优化问题

人工蜂群算法在多目标模糊投资组合优化中的应用

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

人工蜂群算法在多目标模糊投资组合优化中的应用

作者：葛梦瑶首都经济贸易大学

学位级别：硕士

金融市场是一个复杂的、充满了各种不确定性的系统,如何在各种复杂的、不确定性的金融环境中对资本进行有效配置,实现投资收益与风险均衡将是金融机构与个人投资者所要面临的重要问题。在金融市场中不确定性主要表现为随机性和模糊性。... 详细信息

金融市场是一个复杂的、充满了各种不确定性的系统,如何在各种复杂的、不确定性的金融环境中对资本进行有效配置,实现投资收益与风险均衡将是金融机构与个人投资者所要面临的重要问题。在金融市场中不确定性主要表现为随机性和模糊性。在很多情形下,投资者往往并不能够准确地预测资产收益的概率分布,其对收益和风险的描述通常也只能用一些模糊概念来概括,这就使得资产收益在很大程度上表现为模糊不确定性。因此,为了很好的解决金融市场模糊不确定问题,我们将在可能性理论框架下讨论投资组合优化问题。随着学者对投资组合理论研究的不断深入,研究发现投资组合模型中用方差来度量投资风险并不能很好的描述投资者对于风险的定义,同时已有研究表明金融资产的收益率通常情况下并不服从正态分布,其收益率的分布特征往往是非对称的。当资产收益率不服从正态分布时,仅用资产的均值和方差并不能很好的刻画资产收益的分布特征。为了克服均值-方差模型存在的不足,本文将基于资产的收益、半绝对偏差风险函数及收益率分布的偏度特征来研究投资组合优化问题。与此同时,在现实的证券市场中,流动性作为证券市场存在的基础和前提,是金融市场的重要属性,而在买卖证券的交易过程中也总是存在着如税收、交易成本、交易量限制、红利等摩擦因素,已有研究表明忽略金融资产的交易费用将导致无效的投资决策。因此,本文将在可能性理论框架下综合考虑金融资产的收益、风险、偏度分布特征,同时在模型中又考虑了流动性约束及证券的交易费用、资产比例上下限、不能卖空等现实因素,进而构建了考虑流动性约束及交易费用的均值-半绝对偏差-偏度的多目标模糊投资组合优化模型。由于多目标投资组合优化问题是一类非常复杂的优化问题,并且该问题亦被证实是组合优化问题中的NP-Hard问题,其计算都较为复杂,难以使用常规的方法求解。本文将针对提出的约束多目标投资组合优化模型设计一种改进的多目标人工蜂群算法,具体包括以下三方面改进:混沌初始化种群、改进雇佣蜂的搜索行为、外部种群的更新及保存策略。最后将改进的多目标人工蜂群算法与几种经典多目标优化算法进行性能比较,从而验证模型的实用性及算法的有效性。

关键词：投资组合优化问题可能性理论约束多目标人工蜂群算法