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J-GLOBAL ID：201702237037513552   整理番号：17A0102446

改良型粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを,平均値-ポートフォリオポートフォリオモデルを解決するために提案した【JST・京大機械翻訳】

An improved particle swarm optimization algorithm for portfolio based on mean-CVaR model

著者 (4件)： Li Fenggang (School of Management, Hefei University of Technology; Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making of Ministry of Eduction) ,  Luo Lin (School of Management, Hefei University of Technology; Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making of Ministry of Eduction) ,  Chen Yabo (School of Management, Hefei University of Technology; Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making of Ministry of Eduction) ,  Jiang Xiangfei (School of Management, Hefei University of Technology; Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making of Ministry of Eduction)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 38  号： 9  ページ： 1870-1877  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 粒子群最適化(PSO)は大域的極値をスキップし,連続性問題の欠点を解決するために,離散的問題における粒子群最適化(PSO)の探索性能を改善するために,局所的探索のアイデアを提案する。粒子群最適化(PSO)は局所的極小に陥りやすいので,適応粒子群最適化(PSO)を導入して,粒子の多様性を保証して,局所的収束を避けることができた。本論文において,著者らは,CVAR測度リスク,取引費用,および制限証券比率を有する平均-ポートフォリオ投資ポートフォリオモデルのシミュレーション実験を行い,実験結果はアルゴリズムの有効性を実証した。改良した粒子群最適化アルゴリズムを,平均値-CVARモデルのポートフォリオ問題を解決するために適用して,他のアルゴリズムと比較して,この方法は,より高い精度とより安定した性能を有した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  投資 ,  シミュレーション ,  連続性 ,  証券 ,  *ポートフォリオ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 取引費用 ,  探索性能 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： portfolio optimization ,  improved particle swarm optimization ,  discrete complex method

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  平均値 ,  提案