論文の概要: Solving Portfolio Optimization Problems Using MOEA/D and Levy Flight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06737v1
• Date: Sun, 15 Mar 2020 02:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:37:44.909368
• Title: Solving Portfolio Optimization Problems Using MOEA/D and Levy Flight
• Title（参考訳）: MOEA/D と Levy Flight を用いたポートフォリオ最適化問題の解法
• Authors: Yifan He, Claus Aranha
• Abstract要約: 本稿では,L'evy Flightと命名された分布型突然変異法をMOEA/Dという分解型MOEAに注入する手法を提案する。 数値的な結果と統計的テストにより、ほとんどの場合、この手法は比較法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.167794607251493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portfolio optimization is a financial task which requires the allocation of capital on a set of financial assets to achieve a better trade-off between return and risk. To solve this problem, recent studies applied multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) for its natural bi-objective structure. This paper presents a method injecting a distribution-based mutation method named L\'evy Flight into a decomposition based MOEA named MOEA/D. The proposed algorithm is compared with three MOEA/D-like algorithms, NSGA-II, and other distribution-based mutation methods on five portfolio optimization benchmarks sized from 31 to 225 in OR library without constraints, assessing with six metrics. Numerical results and statistical test indicate that this method can outperform comparison methods in most cases. We analyze how Levy Flight contributes to this improvement by promoting global search early in the optimization. We explain this improvement by considering the interaction between mutation method and the property of the problem.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化は、リターン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、一連の金融資産に資本を割り当てる必要がある金融タスクである。 この問題を解決するために、近年の研究では、その自然二目的構造に多目的進化アルゴリズム(MOEA)を適用している。 本稿では,L\'evy Flightと命名された分布型突然変異法をMOEA/Dという分解型MOEAに注入する手法を提案する。 提案アルゴリズムは,3つのMOEA/D-likeアルゴリズム,NSGA-II,および5つのポートフォリオ最適化ベンチマークにおいて,制約のないORライブラリで31から225までの大きさの分散ベースの突然変異法と比較し,6つの指標で評価する。 数値的な結果と統計的テストは、ほとんどのケースでこの方法が比較法を上回ることができることを示している。 levy flightは最適化の早い段階でグローバル検索を促進することで,この改善にどのように寄与するかを分析した。 突然変異法と問題の性質の相互作用を考慮し、この改善について説明する。

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