【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2015A030313204;2017A030310013;2018A030313389);国家自然科学基金(61203310;61503087)
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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。
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