ポートフォリオ最適化問題のための進化計算の効果的な初期集団:縁付きヘッセ行列による多段回選択アセットの検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC15025

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2015/12/05

タイトル(英語): Effective Initial Population on EA for Portfolio Optimization Problem: Verification of Assets Selected by Bordered Hessian in Multiple Steps

著者名: 古謝 望(関西大学),花田 良子(関西大学),折登 由希子(広島大学),村中 徳明(関西大学)

著者名(英語): Nozomu Kosya(Kansai University),Yoshiko Hanada(Kansai University),Yukiko Orito(Hiroshima University),Noriaki MUranaka(Kansai University)

キーワード: ポートフォリオ最適化|初期集団|縁付きヘッセ行列|実数値ＧＡ|Portfolio Optimization|Initial Population|Bordered Hessian|Real-coded GA

要約(日本語): ポートフォリオ最適化問題において、進化計算の初期集団が探索能力に与える影響を議論する。本研究では、縁付きヘッセ行列の極値判定により多段階にアセットを選択したポートフォリオに対して、実数値GAにより投資配分比率の決定を行う。初期個体の設計変数の効果と得られた解の性質について検証する。

要約(英語): In the portfolio optimization problem, we discuss the influence that the initial population gives to the search ability of evolutionary algorithm. In this paper, for the portfolio optimization, the assets are selected by bordered hessian in multiple steps and then the proportion weighted combination is determined by Real-coded GA. We verify the effect of design variables of initial individual and the properties of quasi-optimal solution obtained by Real-coded GA.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 900 Kバイト