論文の概要: Variable Division and Optimization for Constrained Multiobjective Portfolio Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08552v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 11:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:51:20.887417
• Title: Variable Division and Optimization for Constrained Multiobjective Portfolio Problems
• Title（参考訳）: 制約付き多目的ポートフォリオ問題に対する変数分割と最適化
• Authors: Yi Chen, Aimin Zhou
• Abstract要約: 可変分割と最適化(D&O)は、進化的アルゴリズム(EA)で頻繁に使用されるアルゴリズム設計パラダイムです。 本稿では,多対象問題における部分変数のエリート選択法を提案する。 数学的プログラミングの助けを借りて、制約付き多目的ポートフォリオ問題で達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.056425814256116
• Abstract: Variable division and optimization (D\&O) is a frequently utilized algorithm design paradigm in Evolutionary Algorithms (EAs). A D\&O EA divides a variable into partial variables and then optimize them respectively. A complicated problem is thus divided into simple subtasks. For example, a variable of portfolio problem can be divided into two partial variables, i.e. the selection of assets and the allocation of capital. Thereby, we optimize these two partial variables respectively. There is no formal discussion about how are the partial variables iteratively optimized and why can it work for both single- and multi-objective problems in D\&O. In this paper, this gap is filled. According to the discussion, an elitist selection method for partial variables in multiobjective problems is developed. Then this method is incorporated into the Decomposition-Based Multiobjective Evolutionary Algorithm (D\&O-MOEA/D). With the help of a mathematical programming optimizer, it is achieved on the constrained multiobjective portfolio problems. In the empirical study, D\&O-MOEA/D is implemented for 20 instances and recent Chinese stock markets. The results show the superiority and versatility of D\&O-MOEA/D on large-scale instances while the performance of it on small-scale problems is also not bad. The former targets convergence towards the Pareto front and the latter helps promote diversity among the non-dominated solutions during the search process.
• Abstract（参考訳）: 変数分割と最適化 (D\&O) は進化的アルゴリズム(EA)においてよく利用されるアルゴリズム設計パラダイムである。 D\&O EAは変数を部分変数に分割し、それぞれ最適化する。 したがって、複雑な問題は単純なサブタスクに分割される。 例えば、ポートフォリオ問題の変数は2つの部分変数、すなわち2つの部分変数に分けられる。 資産の選択と資本配分です これにより、これら2つの部分変数をそれぞれ最適化する。 部分変数が反復的に最適化されているか、なぜそれがD\&Oの単目的問題と多目的問題の両方で機能するのか、という公式な議論はない。 本稿では,この隙間を埋める。 議論によると,多目的問題における部分変数のエリート的選択法を開発した。 次に、この手法を分解ベース多目的進化アルゴリズム(D\&O-MOEA/D)に組み込む。 数学的プログラミング最適化の助けを借りて、制約付き多目的ポートフォリオ問題で実現される。 実証研究では、d\&o-moea/dは20の事例と最近の中国株式市場で実施されている。 その結果,大規模インスタンスにおけるD&O-MOEA/Dの優位性と汎用性を示した。 前者のターゲットはパレートフロントに収束し、後者は探索過程における非支配的なソリューション間の多様性を促進する。

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