风险效用投资组合模型的遗传算法求解

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.070

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (2): 237-238.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.070

风险效用投资组合模型的遗传算法求解

陈国华，李军成，刘世媛

湖南人文科技学院数学系，湖南娄底 417000

收稿日期:2009-04-27 修回日期:2009-06-15 出版日期:2011-01-11 发布日期:2011-01-11
通讯作者: 陈国华

Genetic algorithm for risk utility portfolio selection model

CHEN Guohua，LI Juncheng，LIU Shiyuan

Department of Mathematics，Hunan Institute of Humanities Science and Technology，Loudi，Hunan 417000，China

Received:2009-04-27 Revised:2009-06-15 Online:2011-01-11 Published:2011-01-11
Contact: CHEN Guohua

摘要/Abstract

摘要： 给出一个折衷考虑风险最小化和收益最大化的单目标决策方法，以单位风险收益最大化为决策目标建立了投资组合的非线性分式规划模型，考虑到分式规划问题的求解难度，利用遗传算法求解模型，并给出算法步骤。最后，给出了数值算例，结果表明该算法是简单有效的。

关键词: 投资组合模型, 遗传算法, 非线性分式规划

Abstract: Fractional utility function portfolio selection model is presented.About the largest return and the smallest risk of the portfolio selection problem，a utility function that balances the returns and risks is advanced，and then the portfolio selection model is built based on the nonlinear fractional programming.In order to solve the model，a genetic algorithm is proposed，and the numerical example of it are given.The optimum solution of an example about this portfolio model is given with this new algorithm.

Key words: portfolio selection model, genetic algorithm, nonlinear fractional programming

中图分类号:

F830.59
O221

陈国华，李军成，刘世媛. 风险效用投资组合模型的遗传算法求解[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 237-238.

CHEN Guohua，LI Juncheng，LIU Shiyuan. Genetic algorithm for risk utility portfolio selection model[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(2): 237-238.

[1]	李昱奇，刘志乾，程凝怡，王莹莹，朱春丽. 多约束条件下无人机航迹规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 225-230.
[2]	杨玮，吴莹莹，王婷. 子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 258-265.
[3]	李倩，蒋丽，梁昌勇. 基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 255-262.
[4]	杜守信，毋涛. 双种群混合遗传算法的裁剪分床应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 182-189.
[5]	曹立佳，刘洋. 制造车间自动导引车调度新进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 59-67.
[6]	陈倩茹，李雅丽，许科全，刘铱龙，王淑琴. 自调优自适应遗传算法的WKNN特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 164-171.
[7]	石宇强，田永政，张雨琦，石小秋. 运用含复杂网络结构的多种群遗传算法求解FJSP[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 257-266.
[8]	代江涛，韩晓龙. 考虑作业状态能耗的集装箱码头设备协调调度[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(19): 290-298.
[9]	冯晓东，黄世荣，戴冠鸥，杨伟家，罗尧治. 天牛须遗传杂交算法的研究与应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 90-100.
[10]	苏庆，林华智，黄剑锋，林志毅. 结合CNN和Catboost算法的恶意安卓应用检测模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 140-146.
[11]	姜良重，雷航，李贞昊，钱伟中，施甘图. 采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 271-278.
[12]	贺娇，谭代伦. 基于视野范围和遗传算法的三维地形路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 279-285.
[13]	王秀丽，周鹏，侯静楠，王仕俊，林霞. 面向变电站机器人巡检路径规划中的算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 245-250.
[14]	陈元文. MapReduce技术在物资调运与配载问题中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 273-278.
[15]	邱云飞，高华聪. 混合Filter与改进自适应GA的特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 95-102.

风险效用投资组合模型的遗传算法求解

Genetic algorithm for risk utility portfolio selection model

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics