文献

J-GLOBAL ID：201702247549773837   整理番号：17A1191150

新規(共)分散誘導人工蜂コロニーアルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化【Powered by NICT】

Portfolio optimization using novel co-variance guided Artificial Bee Colony algorithm

著者 (2件)： Kumar Divya (Computer Science & Engineering Department, Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad, Allahabad 211004, India) ,  Mishra K.K. (Computer Science & Engineering Department, Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad, Allahabad 211004, India)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 33  ページ： 119-130  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポートフォリオ最適化のための進化的アルゴリズムとファジィ論理の利用は,確立された研究分野であるが,この分野はその重要な財政面のために魅力的である。分野である活発な,常にまだ探索する研究課題が残されているとしてtrances。ポートフォリオ最適化の問題は,種々の利用可能な証券間の資金の最適分配を見出すことから成るリターンを最大化し,リスクを最小化した。人工ハチコロニー(ABC)は,群知能に基づく効果的な,広く使用されている最適化技術の一つである。ABCアルゴリズムを用いた混合共分散原理をより精度で迅速な収束を支援する。ポートフォリオ最適化のための人工蜂コロニーアルゴリズム誘導新規共分散を示した。ポートフォリオ最適化は複数の相反する目標の同時最適化から構成されているので,このアルゴリズムは多目的共分散に基づくABC(M CABC)と名付けた。提案したアルゴリズムの有効性はORライブラリーからポートフォリオ最適化のベンチマーク問題で試験した。結果は,現実的な制約を同時に取扱っている種々の最適トレードオフ解を発見する場合の提案したアルゴリズムの熟達性能を検証した。最適ポートフォリオの重要な特性のいくつかを引き出すために徹底的な後結果解析と観測所所見を結論とした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ファジィ論理 ,  最適化手法 ,  ベンチマーク ,  証券 ,  *アルゴリズム ,  共分散 ,  *ポートフォリオ
準シソーラス用語： 同時最適化 ,  群知能 ,  人工ハチコロニー ,  進化的アルゴリズム ,  *ポートフォリオ最適化 ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： Optimization ,  人工的ミツバチコロニー ,  共分散 ,  ポートフォリオ ,  リスク ,  復帰 ,  多目的問題 ,  非dominatedsorting ,  Paretoフロント

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 誘導 ,  人工蜂コロニーアルゴリズム ,  ポートフォリオ最適化