多目標(biāo)投資組合問題優(yōu)化模型與多目標(biāo)策略研究.pdf

1、針對投資組合多目標(biāo)優(yōu)化這個當(dāng)前的熱點課題，本文提出了一套創(chuàng)新的解決方案。首先提出了一個改進(jìn)的基于目標(biāo)空間分割法的多目標(biāo)算法模型；然后對此算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，并對這一類算法設(shè)計的智能化和創(chuàng)新性問題進(jìn)行了初步的討論和研究；而后提出了多目標(biāo)的數(shù)學(xué)方法模型，并圍繞這一模型進(jìn)行了一系列的拓展研究；最后提出了多目標(biāo)優(yōu)化評價的創(chuàng)新方法和算法測試函數(shù)，并對算法體系進(jìn)行了評價。由于是結(jié)合投資組合這個特定的問題量身打造的，此方案在投資組合決策和規(guī)劃的特定

2、應(yīng)用中顯現(xiàn)出一定的優(yōu)越性?？紤]到投資組合對風(fēng)險分散的要求，算法和測試在設(shè)計中著重于穩(wěn)定性和分布均勻性；考慮到投資人或者決策者希望對決策過程加以控制和干預(yù)，此算法通過計算機運算實現(xiàn)了可視化操作，這也是本文針對此類特定要求的一個創(chuàng)新點。本文在每一章都給出了應(yīng)用的方法和實例，實驗結(jié)果表明此算法可以在一定程度上提高處理多目標(biāo)投資組合問題的效率、改進(jìn)決策的方式并增強決策的科學(xué)性，希望能對今后的相關(guān)研究起到拋磚引玉的作用。
　　論文的主要研究

3、內(nèi)容由以下幾個部分組成:
　　1.提出了一種基于目標(biāo)空間分割法的多目標(biāo)方法，算法同時考慮到進(jìn)化，偏好，并且對目標(biāo)分割法進(jìn)行了改進(jìn)，增加了二次分割，引入了新的排序規(guī)則，給出了相應(yīng)的數(shù)學(xué)解析表達(dá)式，詳細(xì)的算法步驟及程序表達(dá)式。算法通過計算機自動生成分割圖，達(dá)到算法的過程和最后解集的可視化目的，并通過這種可視化的能力來保證算法的可維護(hù)性、可擴(kuò)展性和可伸縮性。在應(yīng)用方面給出了算法在個人理財組合中的投射應(yīng)用關(guān)系，為個人投資者提供了可供參考的

4、機制。
　　2.在前面設(shè)計的基于目標(biāo)空間分割法的多目標(biāo)算法的基礎(chǔ)上，對算法的性能進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。提出了容忍度的概念增加了算法的全局尋優(yōu)能力，采用雙群體存儲機制引導(dǎo)算法更快地向非劣最優(yōu)區(qū)域逼近也同時為不同的投資組合需求保存了候選集合。并且通過和前人經(jīng)典算法的對比以及大量的實驗表明該算法在保持解得分布均勻和收斂性方面的優(yōu)越性。
　　3.針對傳統(tǒng)算法對目標(biāo)函數(shù)和變量的要求過為嚴(yán)格所導(dǎo)致的只有在指定的限制下才具有良好性能的問題，運

5、用數(shù)學(xué)方法和遺傳算法構(gòu)建經(jīng)濟(jì)模型和多目標(biāo)算法，并對投資環(huán)境不確定的投資組合風(fēng)險問題進(jìn)行了仿真研究。比一些傳統(tǒng)的算法在投資組合領(lǐng)域有更強的適應(yīng)性。而且通過下一層的結(jié)果反饋到上一層的策略起到了避免產(chǎn)生偽有效解的效果。
　　4.針對投資組合中各目標(biāo)之間的沖突性和影響性，通過把博弈論和層次分析法相結(jié)合提出了一種多層次目標(biāo)優(yōu)化博弈創(chuàng)新方法，結(jié)合我國特殊國情和投資組合的具體應(yīng)用，把剛性決策變?yōu)槿嵝詻Q策，將博弈論的客觀判斷和層次分析法的主觀判斷

6、相結(jié)合，降低了結(jié)果的偏差，增加了決策的科學(xué)性。
　　5.針對多目標(biāo)評價體系的不均衡，提出了一種投資組合模糊測試型創(chuàng)新方法，在多目標(biāo)博弈評價函數(shù)的基礎(chǔ)上引入模糊數(shù)學(xué)評價法，按照隸屬原則對指標(biāo)量化，將客觀評價與主管評價相結(jié)合。通過專家體系充分發(fā)揮人的經(jīng)驗，通過將定性和定量因素相互轉(zhuǎn)換充分利用了全部信息。并結(jié)合目前備受關(guān)注的投資組合問題展示了該方法在對處理復(fù)雜投資組合問題上所能提供的參考價值。
　　6.在論文的最后設(shè)計了新的測試函