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J-GLOBAL ID：201802212381406443   整理番号：18A0517918

ファジィ平均-CVaRポートフォリオモデルのための並列ハイブリッド知的アルゴリズム【Powered by NICT】

A Parallel Hybrid Intelligent Algorithm for Fuzzy Mean-CVaR Portfolio Model

著者 (5件)： Li Chen ,  Lu Zhonghua ,  Hu Yonghong ,  Liu Fang ,  Wang Jue
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 348-355  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,ファジィポートフォリオ選択理論は十分に開発され,応用されている。信頼性理論に基づいて,いくつかのファジィポートフォリオ選択モデルを提案した。ファジィ平均-CVaRポートフォリオモデルを最新技術の一つである。しかし,計算の複雑さを増加させるそのファジィ性質は,解に時間がかかるようになってきた。ファジィ平均-CVaRポートフォリオモデルを効率的に解くために,適応ペナルティ関数,シミュレーテッドアニーリング弾性逆伝搬(SARPROP)神経回路網とファジィシミュレーション技術を用いた遺伝的アルゴリズム(GA)を統合することにより設計したハイブリッド知的アルゴリズム,さらに計算速度を速めるために,著者らはMPI技術を用いたハイブリッド知的アルゴリズムを並列化する。その有効性と効率を実証するために,著者らは時代スーパコンピュータ上での数値実験を達成し,結果は,従来のGAとファジィシミュレーションを直接集積することにより得られる法と比較した。結果はハイブリッド知的アルゴリズムはより優れた性能を得ることができることを示した。時代スーパコンピュータ上での達成も異なるプロセッサコア下での実験は並列ハイブリッド知的アルゴリズムのスケーラビリティを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  神経回路網 ,  ペナルティ関数 ,  スーパコンピュータ ,  シミュレーテッドアニーリング ,  計算機処理速度 ,  弾性 ,  *曖昧さ ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： プロセッサコア ,  数値実験 ,  ファジィシミュレーション ,  信頼性理論 ,  ポートフォリオ選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  平均 ,  ポートフォリオ ,  モデル ,  アルゴリズム