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J-GLOBAL ID：202102212142229956   整理番号：21A0692307

MOEA/DおよびLevy飛行を用いたポートフォリオ最適化問題の解法【JST・京大機械翻訳】

Solving Portfolio Optimization Problems Using MOEA/D and Levy Flight

著者 (2件)： He Yifan (School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577, Japan) ,  Aranha Claus (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577, Japan)
資料名： Advances in Data Science and Adaptive Analysis  (Advances in Data Science and Adaptive Analysis)
巻： 12  号： 3-4  ページ： 2050005  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3704A  ISSN： 2424-922X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポートフォリオ最適化は,収益とリスクの間のより良いトレードオフを達成するために,金融資産の集合に資本の配分を必要とする財政的タスクである。この問題を解決するため,最近の研究は,その自然な二目的構造のために多目的進化アルゴリズム(MOEA)を適用した。本論文は,MOEA/Dと命名された分解ベースのMOEAにLevy Flightと呼ばれる分布ベースの突然変異法を注入する方法を示した。提案アルゴリズムを,3つのMOEA/D様アルゴリズム,NSGA-II,および他の分布ベースの突然変異法を,制約のないORライブラリで31から225にサイズをかけて,6つのメトリックで評価して,3つのポートフォリオ最適化ベンチマークで比較する。数値結果と統計的検定は,この方法がほとんどの場合,比較方法より優れていることを示した。Levy Fightが,最適化における大域的探索を促進することにより,この改善にどのように寄与するかを解析した。突然変異法と問題の性質との相互作用を考慮することにより,この改善を説明した。さらに,本手法がNikkeiのラウンドスロット制約で良好に機能することを示した。Copyright 2021 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  相互作用 ,  突然変異 ,  金融 ,  *飛翔 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： ホップ数 ,  *ポートフォリオ最適化 ,  多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ポートフォリオ最適化 ,  MOEA/D ,  Levy飛行

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 飛行 ,  ポートフォリオ ,  最適化問題 ,  解法