本文關鍵詞： 二階隨機占優(yōu) 遺傳算法 投資組合優(yōu)化　出處：《大連理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨機占優(yōu)關系是經(jīng)濟學和決策論中的基本概念,對于理解和解決有價證券問題起到了重要的作用。隨機占優(yōu)關系作為約束引入優(yōu)化模型,作為一種新的風險規(guī)避模型得到了國內(nèi)外學者的廣泛關注,在投資組合優(yōu)化中得到了廣泛的應用。但是,由于模型中的約束具有半無限性和非光滑性的性質(zhì),使得通過現(xiàn)有的算法很難對其進行數(shù)值求解。為此,本文引入遺傳算法來求解二階隨機占優(yōu)約束優(yōu)化問題,作為一種智能算法,其不要求約束具有次可微性,也無需滿足Slater約束規(guī)范。算法的引入豐富了隨機占優(yōu)問題的求解方法,提高了隨機占優(yōu)模型的求解效率和準確度。最后投資組合優(yōu)化問題的數(shù)值實驗結果證明了遺傳算法對于解決隨機占優(yōu)問題的優(yōu)勢。
[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.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O224

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本文編號：1525922