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本文主要考虑一类经典的含有二阶随机占优约束的投资组合优化问题,其目标为最大化期望收益,同时利用二阶随机占优约束度量风险,满足期望收益二阶随机占优预定的参考目标收益。与传统的二阶随机占优投资组合优化模型不同,本文考虑不确定的投资收益率,并未知其精确的概率分布,但属于某一不确定集合,建立鲁棒二阶随机占优投资组合优化模型,借助鲁棒优化理论,推导出对应的鲁棒等价问题。最后,采用S&P 500股票市场的实际数据,对模型进行不同训练样本规模和不确定集合下的最优投资组合的权重、样本内和样本外不确定参数对期望收益的影响的分析。结果表明,投资收益率在最新的历史数据规模下得出的投资策略,能够获得较高的样本外期望收益,对未来投资更具参考意义。在保证样本内解的最优性的同时,也能取得较高的样本外期望收益和随机占优约束被满足的可行性。 相似文献
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不确定信息多目标线性优化的鲁棒方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究不确定信息的多目标线性优化问题,其数据不能精确给出但是属于一个给定的集合.首先,采用鲁棒方法把该问题转化为一个确定的多目标优化问题.然后,给出此问题解存在的充分条件.最后,通过实例验证了用鲁棒方法解决不确定信息的多目标线性优化问题的有效性. 相似文献
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本文研究了一类回报率不确定的投资组合问题.利用鲁棒优化方法,提出了一种鲁棒平均绝对偏差模型.现有的研究通常假设回报率是呈对称分布的不确定数据,本文提出的模型可处理非对称分布的不确定数据,适用范围更广. 相似文献
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求解凸二次规划问题的势下降内点算法 总被引:11,自引:0,他引:11
梁昔明 《高等学校计算数学学报》2002,24(1):81-86
1 引 言二次规划问题的求解是数学规划和工业应用等领域的一个重要课题 ,同时也是解一般非线性规划问题的序列二次规划算法的关键 .求解二次规划问题的早期技术是利用线性规划问题的单纯形方法求解二次规划问题的 KKT最优性必要条件[1 ] .这类算法比较直观 ,但在处理不等式约束时 ,松弛变量的引进很容易导致求解过程的明显减慢 .有效集策略是求解二次规划问题的另一类主要技术 .这类方法一般都是稳定的 ,但随着问题中大量不等式约束的出现 ,其收敛速度将越来越低[2 ] .简约空间技术将所求问题的 Hessian阵投影到自由变量所在的子空间中 … 相似文献
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《数学物理学报(A辑)》2017,(2)
该文旨在研究一类不确定性凸优化问题的鲁棒最优解.借助次微分的性质,首先引入了一类鲁棒型次微分约束品性.随后借助此约束品性,刻划了该不确定性凸优化问题的鲁棒最优解.最后建立了该不确定凸优化问题与其对偶问题之间的Wolfe型鲁棒对偶性. 相似文献
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对广义几何规划问题(GGP)提出了一个确定型全局优化算法,这类优化问题能广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中,使用指数变换及对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了GGP的松弛线性规划(RLP),通过对RLP可行域的细分以及一系列RLP的求解过程,从理论上证明了算法能收敛到GGP的全局最优解,对一个化学工程设计问题应用本文算法,数值实验表明本文方法是可行的。 相似文献