简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:本文研究的是多目标随机结盟对策的问题,是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上,同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度,从而,给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义,并讨论了该值的性质及定理。
简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.
简介:针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。
简介:基于DEA的企业自主创新能力评价,能消除企业自主创新的基础条件差异带来的影响,客观地反映企业在自主创新过程中的主观努力程度。构造企业自主创新能力的投入产出指标体系,利用模糊多粒度语言对定性指标进行量化;利用C^2R模型判断企业自主创新能力的相对有效性,利用“投影”分析非有效DMU的成因,利用改进的DEA模型确定创新能力相对有效的企业创新资源投入产出的“扩大系数”;以某地区5个开展自主创新的企业为例,利用该方法对自主创新能力进行了评价,并提出了有效和非有效DMU自主创新能力提升的策略。实践表明,该方法能有效地评价和提升自主创新能力。