進化計算の探索空間における多段階次元削減の有効性の検証：ポートフォリオ複製問題の場合

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC16022

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2016/12/01

タイトル(英語): Usefullness of Dimension Reduction Approach on Search Space of EA: The Case of Portfolio Replication Problem

著者名: 折登 由希子(広島大学),花田 良子(関西大学)

著者名(英語): Yukiko Orito(Hiroshima University),Yoshiko Hanada(Kansai University)

キーワード: 高次元最適化問題|次元削減|進化計算|ポートフォリオ複製|High-dimensional Problem|Dimension Reduction|Evolutionary Algorithm|Portfolio Replication Problem

要約(日本語): ポートフォリオ複製問題に対して，アセットの投資配分比率の定数化操作を行うことで進化計算の探索空間を削減する次元削減モデルの提案を行う。次元削減に有効なアセットの経済学上の特徴を明らかにする。

要約(英語): The portfolio optimization problem is viewed as one of high-dimensional problems. It is difficult to find an optimal solution in the high-dimensional problem because evolutionary algorithms have to determine many design variables for a solution. In this paper, we propose a dimension reduction approach in an evolutionary algorithm for this problem. Our approach changes the search space by the dimension reduction approach which fixes important design variables. In the numerical experiments, we show that our approach is very useful for the high-dimensional portfolio replication problem.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 917 Kバイト