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VaR约束下带最低保障的DC型养老金的最优投资

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系统工程理论与实践 2021年第5期41卷 1252-1262页

作者：蔡晶晶董迎辉吕文欣吴桑苏州科技大学商学院苏州215009 苏州科技大学数学科学学院苏州215009

研究在最低保障和风险价值(value-at-risk,VaR)约束下确定缴费型(defined contribution,DC)养老金的最优投资策略问题.假设DC养老金采用了政府共享利润的计划,基金经理人以使得参与养老金计划员工的期望效用最大化为原则选择最优投资策... 详细信息

研究在最低保障和风险价值(value-at-risk,VaR)约束下确定缴费型(defined contribution,DC)养老金的最优投资策略问题.假设DC养老金采用了政府共享利润的计划,基金经理人以使得参与养老金计划员工的期望效用最大化为原则选择最优投资策略.利用凹化技巧以及鞅方法得到了最优财富过程和最优投资策略的显示解,并数值分析了VaR约束和利润共享计划对最优终值财富的影响.结果表明,VaR约束对经济不景气时的风险管理有严格的改进效用.同时利润共享计划也会对养老金经理起到一定的激励作用,从而增加良好的经济状态下的最优终值财富.

关键词： DC养老金最低保障拉格朗日对偶方法凹化风险价值

基于QoS要求的全双工中继多载波安全系统的功率分配研究

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电子与信息学报 2017年第4期39卷 860-865页

作者：马丕明梁绥马艳波熊海良杨阳山东大学信息科学与工程学院济南250100 山东财经大学管理科学与工程学院济南250014

针对采用非理想干扰消除的全双工中继的多载波安全通信系统,借助安全有效容量引入时延服务质量(Quality-of-Service,QoS)限制,该文提出一种满足统计时延QoS要求的功率分配策略。在对中继干扰功率和总功率进行限制的条件下,考虑统计时延... 详细信息

针对采用非理想干扰消除的全双工中继的多载波安全通信系统,借助安全有效容量引入时延服务质量(Quality-of-Service,QoS)限制,该文提出一种满足统计时延QoS要求的功率分配策略。在对中继干扰功率和总功率进行限制的条件下,考虑统计时延QoS要求,以最大化系统的安全有效容量为目标,建立优化问题,研究系统的功率分配策略。进一步,通过泰勒近似方法,简化原凸优化问题,并基于拉格朗日对偶方法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件,采用子梯度迭代法得到最优解并进行仿真验证。仿真结果表明,提出的最优功率分配策略可以获得最大的安全有效容量,同时可以满足时延QoS要求。

关键词：全双工中继安全有效容量功率分配拉格朗日对偶方法子梯度迭代方法

有可再生能源和电力存储设施并网的智能电网优化用电策略

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中国管理科学 2019年第2期27卷 150-157页

作者：陶莉高岩朱红波曹磊上海理工大学管理学院上海200093 淮阴工学院数理学院江苏淮安223003

大量可再生能源和存储设施集中或分布接入电网,缓解了电网的供给压力,但同时也对电力系统安全造成新的威胁。合理使用新能源和可存储设施使之更好为电网服务,是现代电网亟待解决的一个问题。本文对有可存储设备和可再生能源并网的电力... 详细信息

大量可再生能源和存储设施集中或分布接入电网,缓解了电网的供给压力,但同时也对电力系统安全造成新的威胁。合理使用新能源和可存储设施使之更好为电网服务,是现代电网亟待解决的一个问题。本文对有可存储设备和可再生能源并网的电力系统进行研究,根据可再生能源在实际生活中的情形,将其划分为两类:私人新能源发电和公共新能源发电,其中私人新能源发电可供自身直接使用,多余部分并入电网,而公共新能源发电直接并入电网,然后针对上述复杂情形,结合用户实际需求,以所有用户效用最大化、成本最小化为目标函数,建立优化模型,给出了一种既有可存储设备又有可再生能源复杂并网情况下用户优化用电策略——包括家用电器、新能源、以及存储设备充放电策略。对模型的性质进行研究,考虑到模型是凸规划,强对偶成立,用拉格朗日对偶算法给出了模型的解。求解过程中,由于目标函数是非光滑的,采用光滑化的技术将目标函数光滑化,将非光滑问题转化为光滑问题,进一步利用拟牛顿下降法求解。该策略能确保新能源得到优先、充分利用,体现用户效用最大化、成本最小化,同时可以避免由于新能源并网可能会造成电网不稳定情况的出现;光滑化的方法不但适用于本文,经过适当改进后也可适用于其他目标函数为非光滑的情况。仿真结果验证了模型的合理性和算法的可行性。

关键词：智能电网需求侧管理可再生能源电力存储设施拉格朗日对偶方法非光滑优化拟牛顿法

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资产收益可预测的动态资产配置

系统科学与数学 2014年第5期34卷 534-549页

作者：张玲广东金融学院经济贸易系广州510521

在资产收益可预测的金融市场中,研究了连续时间最优动态资产配置问题.利用分离定理,带有预测变量的优化问题被分解为一个参数推断问题和一个随机优化问题,利用拉格朗日对偶方法和动态规划方法求得了最优策略和有效前沿.结果表明,预测变... 详细信息

在资产收益可预测的金融市场中,研究了连续时间最优动态资产配置问题.利用分离定理,带有预测变量的优化问题被分解为一个参数推断问题和一个随机优化问题,利用拉格朗日对偶方法和动态规划方法求得了最优策略和有效前沿.结果表明,预测变量带来的估计误差和投资机会集合时变性都会对最优策略和有效前沿产生显著影响.

关键词：可预测性分离定理拉格朗日对偶方法 HJB方程.

基于OFDM的双层Femtocell网络中子信道、速率和功率的最优分配

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中国科学技术大学学报 2009年第10期39卷 1034-1038页

作者：张建敏张朝阳黄爱苹浙江大学信息与通信工程研究所浙江省综合信息网技术重点实验室浙江杭州310027

Femtocell(毫微微小区)基站通过以极低的功率对室内进行"点"覆盖,降低了宏小区基站的传输功率要求和业务负荷量,使得整个系统的功率效率得以提高.研究了双层Femtocell网络中,考虑到宏小区和毫微微小区之间、不同毫微微小区之间所存在的... 详细信息

Femtocell(毫微微小区)基站通过以极低的功率对室内进行"点"覆盖,降低了宏小区基站的传输功率要求和业务负荷量,使得整个系统的功率效率得以提高.研究了双层Femtocell网络中,考虑到宏小区和毫微微小区之间、不同毫微微小区之间所存在的同频干扰,在满足宏小区用户传输性能不受影响的前提下,对毫微微小区用户的子信道、速率和功率进行联合优化分配的方法,以使其加权速率和最大.针对问题的非凸性,提出了基于拉格朗日对偶方法的最优子信道、速率和功率分配算法,并从经济学的角度予以解释.最后,通过仿真验证了此算法可以有效地求解此问题,并且证明了该系统相对于宏小区和毫微微小区使用不同频率集的系统可以很大程度地提高系统性能,与此同时也提高了频谱利用率.

关键词：双层Femtocell网络联合优化拉格朗日对偶方法

在险价值度量方法在确定缴费型养老金的最优投资策略中的应用分析

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在险价值度量方法在确定缴费型养老金的最优投资策略中的应用分析

作者：朱舜卿苏州科技大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,人口老龄化进一步加深,随之而来的养老问题日益突出。我国养老体系为三支柱养老保障体系,第一支柱基本养老保险基本实现覆盖全民,却面临财政负担重、养老金替代率低、增值有限等诸多难题。第三支柱商业保险于2017年6月... 详细信息

进入21世纪以来,人口老龄化进一步加深,随之而来的养老问题日益突出。我国养老体系为三支柱养老保障体系,第一支柱基本养老保险基本实现覆盖全民,却面临财政负担重、养老金替代率低、增值有限等诸多难题。第三支柱商业保险于2017年6月正式诞生,但起步晚,发展慢,短时间内难以发挥养老效应。这就需要企业年金担起第二支柱的重责,真正起到补充养老保险的作用。企业年金分为确定缴费型(DC,Defined Contribution)养老金和确定给付型(DB,Defined Benefit)养老金,近年来,很多国家从DB型计划转向DC型计划,DC型养老金计划得到了迅猛的发展,我国采用的也是DC模式,因此对于DC养老金的风险管理尤为重要。本文运用在险价值(Va R,Value-at-Risk)度量方法对DC养老金计划经理人的投资行为进行风险管理。由于在经济萧条时,单个Va R约束会导致终端财富比不考虑Va R时发生更大的损失,本文提出了用两个Va R约束来进行风险管理。假设金融市场只有现金、债券和股票三种金融资产,基金经理人在两个Va R约束下基于使得参与养老金计划员工的终值财富的期望效用达到最大化为原则选择最优投资策略。利用凹化技术以及拉格朗日对偶方法得到了最优财富过程和最优投资策略的显示解,并数值分析了Va R约束以及一些模型参数对最优终值财富的分布的影响,进一步仿真分析了Va R约束对初始时刻投资策略的影响。理论与数值结果表明两个Va R约束能够显著改进在经济萧条时的风险管理,这为养老基金,政府部门,监管机构和投资人在风险量化管理方面提供了一些参考依据。

关键词： DC养老金效用最大化两个VaR约束鞅方法拉格朗日对偶方法凹化

面向uRLLC场景的地海协作中继通信系统资源分配研究

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同方学位论文库

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面向uRLLC场景的地海协作中继通信系统资源分配研究

作者：董旭山东大学

学位级别：硕士

随着国家海洋战略的大力推进,空、天、地、海一体化通信网络迅速发展,地海通信业务的需求日益增加。为满足用户对数据传输的多样性需求,需要合理利用频谱和功率等资源,提高地海场景下无线通信网络的性能。在采用海岸基站的地海通信系统... 详细信息

随着国家海洋战略的大力推进,空、天、地、海一体化通信网络迅速发展,地海通信业务的需求日益增加。为满足用户对数据传输的多样性需求,需要合理利用频谱和功率等资源,提高地海场景下无线通信网络的性能。在采用海岸基站的地海通信系统中,常采用中继协作技术,实现地面用户和海洋用户的远距离通信。同时,处于海洋中的中继设备缺乏持续的能量供应,需要合理地分配系统资源以降低能耗或者有效地进行能量收集(Energy Harvesting,EH)。车联网(Internet of Vehicle,IoV)是智能交通系统的重要组成部分,车辆对车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)的通信是一种高可靠低时延通信(ultra-Reliable Low Latency Communication,uRLLC),车间距离、运行速度等数据需要在车辆之间快速安全可靠地传输,以防止出现交通事故。另外一个方面,智能电网作为能源互联网的重要组成部分,其业务信息如继电保护业务、安全自动装置业务等也需要满足严格的uRLLC要求,以保证智能电网的正常运行及故障抢修工作。因此,针对车联网和智能电网的uRLLC要求,论文构建地海协作中继(Ground-Ocean Cooperative Relay Communication,GOCRC)系统,研究中继处理矩阵设计和功率、子载波、中继等资源分配问题。论文主要工作包括:(1)构建基于车联网的GOCRC系统,系统模型包括车辆子系统和海洋中继子系统。车辆子系统中,临近的V2V对采用点对点(Device-to-Device,D2D)方式进行通信。海洋中继子系统中,中继配置了多个天线,采用(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术和解码转发(Decode-and-Forward,DF)方式,将接收到的信号经中继处理矩阵后,转发给海洋用户(Ocean User,OU)。考虑V2V对的长时间平均传输时延满足要求的同时,V2V 接收端、中继和 OU 的信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)也需满足基本要求。在此基础上,以最小化中继总发送功率为目标,建立优化问题。采用Lyapunov优化方法,将优化问题转换为单个时隙内最小化Lyapunov漂移加惩罚问题。进一步,将问题分解为中继信号处理矩阵设计子问题和V2V功率分配子问题,并采用连续凸近似和拉格朗日对偶方法求解,提出一种中继信号处理矩阵设计方案和功率分配策略,并进行实验验证和对比。(2)构建了基于智能电网的GOCRC系统,系统模型包括蜂窝子系统和海洋中继子系统。蜂窝子系统由一个基站和多个电力业务终端(Power Service Terminal,PST)组成,采用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术,PST向基站传输电力业务信息。海洋中继子系统包括岸边用户(Shore User,SU)、中继和OU,中继具有EH功能,工作在放大转发(Amplify-and-Forward,AF)模式。SU复用蜂窝子系统的子载波,并选择一个中继向OU发送信号。在满足PST上行链路的端到端传输时延和基站接收端、中继、OU的SINR要求下,以最大化蜂窝子系统的长时间平均能量效率(Energy Efficiency,EE)为目标,建立了联合子载波、中继和功率分配的优化问题。采用Lyapunov优化方法进行问题转换,将混合整数非线性规划(Mixed-Integer Nonlinear Programming,MINLP)问题分解为子载波、中继分配子问题和功率分配子问题,分别采用联盟形成博弈(Coalition Formation Game,CFG)方法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行求解。在此基础上,对CFG和PSO算法进行了改进,改进后的算法可以收敛到更好的解空间。仿真结果表明,所提出的资源策略能够显著提高系统的整体性能。

关键词：地海协作中继通信 uRLLC Lyapunov优化方法混合整数非线性规划拉格朗日对偶方法联盟形成博弈粒子群优化

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一类单线性约束二次规划问题快速算法的研究

一类单线性约束二次规划问题快速算法的研究

作者：彭君君沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

最优化理论与算法,在生产和科学研究的高速发展中发挥着重要作用,特别是在人工智能时代,机器学习和深度学习技术对算法理论的高度依赖,最优化理论的地位得到空前提高,其中基于梯度的优化方法表现得尤为亮眼。二次规划问题作为最优化中... 详细信息

最优化理论与算法,在生产和科学研究的高速发展中发挥着重要作用,特别是在人工智能时代,机器学习和深度学习技术对算法理论的高度依赖,最优化理论的地位得到空前提高,其中基于梯度的优化方法表现得尤为亮眼。二次规划问题作为最优化中极为重要的一种形式,在机器学习模型中占据着很重要的地位,支持向量机、感知机、马尔可夫模型、条件随机场模型等等问题原型都可以归结为二次规划优化问题。本文总结了上述经典模型的算法优化形式,提出一类单线性类盒子约束的二次规划标准模型,并提供一个高效的基于半光滑牛顿迭代优化方案。在总结大量机器学习算法模型参考文献的基础上,本文构造一类单线性类盒子约束二次规划标准模型,并提供相应高效解决方案。对于优化该模型,首先构造类盒子约束子问题并给出其封闭形式解。只考虑其中的类盒子约束,得到只有一个约束条件的二次规划优化模型。针对简化模型,通过互补松弛性质的KKT条件优化可得子问题的解,并利用反证思想证明最优解是存在且唯一的。得到子问题的解析解后,运用参数方法来等价地求解原问题的解。针对原问题的参数形式最优解,本文采用拉格朗日对偶方法得到标准二次规划模型的对偶形式问题。对于具有凸性质的拉格朗日参数函数,根据费马定理确定原问题参数最优解中的参数取值。对于上述得到的含参原问题和对偶问题的等价性条件,根据等价性函数的性质,本文中采用半光滑牛顿法来求解参数并代入原问题,进而得到标准二次规划问题的最优解。本文最后着重分析了线搜索辅助半光滑牛顿迭代算法的收敛性质和收敛速度,采用时间复杂度和收敛阶来衡量收敛速度。本文不仅在理论上分析算法的性能指标,而且在最后一章通过三个典型形式的高阶随机数值实验,来证明本文算法比已有的最优算法和最高水平优化软件更高效。

关键词：最优化机器学习二次规划半光滑牛顿迭代拉格朗日对偶方法

VaR和PI约束下参与分红寿险的最优投资问题研究

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VaR和PI约束下参与分红寿险的最优投资问题研究

作者：吕文欣苏州科技大学

学位级别：硕士

参与分红寿险合同为保单持有人提供了到期保障。但是,投保人的最终收益与参与分红寿险合同的财务风险有关。我们主要研究了在投资组合保险（PI,Portfolio insurance）约束以及风险价值（Va R,Value-at-Risk）约束下,提供参与分红寿险合... 详细信息

参与分红寿险合同为保单持有人提供了到期保障。但是,投保人的最终收益与参与分红寿险合同的财务风险有关。我们主要研究了在投资组合保险（PI,Portfolio insurance）约束以及风险价值（Va R,Value-at-Risk）约束下,提供参与分红寿险合同的保险公司所面临的最优投资问题。首先,考虑一个具有通货膨胀风险的参与分红寿险合同的最优投资问题。保险人的目标旨在最大化其终端财富的期望效用。投保人的分段收益结构导致该优化问题是一个非凹效用最大化问题,我们采用凹化方法和拉格朗日对偶方法来解决这一问题,进一步得到PI约束下的最优终端财富、最优财富过程以及最优投资比例的解析表达式。其次,同时引入Va R和PI（Va R-PI）约束,采用凹化方法和拉格朗日对偶方法解决带约束的优化问题,从而得到Va R-PI约束下的最优财富过程和最优投资策略。最后,数值分析了PI约束以及Va R-PI约束对最优终端财富和最优投资策略的影响。

关键词：参与分红寿险合同风险价值最优投资组合拉格朗日对偶方法凹化方法