一种启发式算法求解有交易成本组合投资问题

摘要：

考虑了浮动佣金政策下交易成本函数的变化问题,非线性交易成本通常出现在交易量很大或者交易量很少时.对于既定风险条件下考虑非线性交易成本且期望效益最大化的非线性规划模型,将约束条件和目标函数最优化分离开,采用反馈神经网络系统运动方程处理约束问题,并利用遗传算法求解目标函数最优.通过实例说明该算法对所建立问题的求解是有效的.

关键词： 交易成本 组合投资 神经网络 遗传算法 非线性规划

作者: 安智宇

作者单位: 南京理工大学经济管理学院(江苏)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届不确定系统年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 245-249

在线出版日期: 2005-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）