ポートフォリオ最適化問題における二変数の縁付きヘッセ行列の極値判定を用いたGAの初期個体集団決定方法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-6

グループ名: 【C】平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2012/09/05

タイトル(英語): Initial Population of GA Selected by Bordered Hessian for Two-variable Function in Portfolio Optimization Problems

著者名: 折登 由希子(広島大学),山本 久志(首都大学東京),辻村 泰寛(日本工業大学)

著者名(英語): Yukiko Orito(Hiroshima University),Hisashi Yamamoto(Tokyo Metropolitan University),Yasuhiro Tsujimura(Nippon Institute of Technology)

キーワード: ポートフォリオ最適化|縁付きヘッセ行列|遺伝的アルゴリズム遺伝的アルゴリズム|Portfolio Optimization|Bordered Hessian|GA

要約(日本語): 実数値型個体表現の進化計算を最適化問題に適用する場合、与えられる実数値範囲の両端を取る確率は極めて低い。アセットの投資配分比率を0から1の間の実数値で表すポートフォリオの最適化問題においては、進化計算によりアセット非選択（投資配分比率0）の操作を取り入れることが難しいという問題点を示唆している。そこで本研究では、二変数の縁付きヘッセ行列の極値判定を用いて目的関数を極大にするようなアセットを選択したGAの初期解を生成する。この選択方法により生成された初期解をもつGAは、解空間で一様に与えられた初期解をもつGAと比較し、ポートフォリオ最適化問題に対して効果的に働くことを示す。

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