二阶随机占优约束优化问题的遗传算法求解

发布时间：2018-02-23 02:38

  本文关键词： 二阶随机占优 遗传算法 投资组合优化　出处：《大连理工大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随机占优关系是经济学和决策论中的基本概念,对于理解和解决有价证券问题起到了重要的作用。随机占优关系作为约束引入优化模型,作为一种新的风险规避模型得到了国内外学者的广泛关注,在投资组合优化中得到了广泛的应用。但是,由于模型中的约束具有半无限性和非光滑性的性质,使得通过现有的算法很难对其进行数值求解。为此,本文引入遗传算法来求解二阶随机占优约束优化问题,作为一种智能算法,其不要求约束具有次可微性,也无需满足Slater约束规范。算法的引入丰富了随机占优问题的求解方法,提高了随机占优模型的求解效率和准确度。最后投资组合优化问题的数值实验结果证明了遗传算法对于解决随机占优问题的优势。
[Abstract]:Stochastic dominant relation is a basic concept in economics and decision theory, which plays an important role in understanding and solving the problem of marketable securities. As a new risk aversion model, many scholars at home and abroad have paid close attention to it and been widely used in portfolio optimization. However, the constraints in the model are semi-infinite and non-smooth. Therefore, genetic algorithm is introduced to solve the second order stochastic dominant constraint optimization problem. As an intelligent algorithm, it does not require the constraint to be subdifferentiable. The introduction of the algorithm enriches the methods for solving stochastic dominant problems. The efficiency and accuracy of solving the stochastic dominant model are improved. Finally, the numerical results of the portfolio optimization problem prove the superiority of genetic algorithm in solving the stochastic dominant problem.
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O224

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本文编号：1525922