Portfolio多目标候选决策方案的M-PBIL方法
多目标优化问题Portfolio是投资管理中的决策难题,交互式决策是帮助决策者获得满意投资方案的一种重要途径.针对在交互式决策过程中如何获取Portfolio的多目标候选决策方案,提出了一种求解Portfolio的多目标优化方法M-PBIL.和传统的基于现有解重组生成个体的进化算法不同,M-PBIL遵循了PBIL基于概率模型生成个体的策略,探索了求解多目标优化问题的三个关键技术:首先,对于连续空间的多目标优化问题Portfolio,提出了实数值的编码方案,克服了传统PBIL二进制编码的编码冗余和概率冲突问题;其次,设计了基因位的变长概率模型,实现了决策变量取值区间的动态划分;再者,对进化过程中的个体采用了基于支配性和代表性的评价机制,解决了多目标优化问题非劣解的选择问题.对M-PBIL的求解性能从收敛性和分布性两个方面采用了定性和定量的评价,在标准数据集上和有代表性的NSGAⅡ进行了比较.实验结果充分表明,M-PBIL具有较好的收敛性和分布性.
投资管理 多目标优化算法 进化算法 交互式决策
胡仕成 刘腾娇 何青松 考永贵 王嵩
哈尔滨工业大学经管学院,黑龙江哈尔滨 150001 哈尔滨工业大学理学院,黑龙江哈尔滨 150001
国内会议
西安
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49-54
2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）