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J-GLOBAL ID：201802257513686441   整理番号：18A1148923

ポートフォリオ最適化のためのmoea/Dに基づく新しい進化的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A new evolutionary algorithm based on MOEA/D for portfolio optimization

著者 (6件)： Zhang Heng (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhao Yaoyu (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Feng (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Anran (School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yang Pengwei (School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shen Xiaoliang (Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICACI  ページ： 831-836  発行年： 2018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： ポートフォリオ最適化問題は,最適化目的としてリスクとリターンを取り入れる多目的問題である。それは,複雑なパレアフロントをもたらす多くの制約を有する現実において複雑である。MOEA/Dは,多目的問題を解決するために広く使われてきた分解法によるポピュラーな多目的進化アルゴリズムフレームワークである。より効果的に複雑なパreフロントを有するポートフォリオ最適化問題を解決するために,著者らはMOEA/Dに基づくMOEA/D-CPと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。それは,重みベクトルの均等に分布した集合を作り出すために新しい重みベクトル生成アプローチを利用する。実験結果は,MOEA/D-CPがオリジナルのMOEA/Dに基づくアルゴリズムよりはるかに良く機能することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分割法 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 多目的進化アルゴリズム ,  進化的アルゴリズム ,  *ポートフォリオ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ポートフォリオ最適化 ,  進化的アルゴリズム