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模糊Mean-CVaR模型并行求解算法的设计与实现

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近年来,模糊投资组合选择理论得到了充分发展和广泛应用.基于可信理论,许多模糊投资组合选择模型被陆续提出,模糊Mean-CVaR模型是目前的主流模型之一.但其模糊特征以及计算复杂性使得模型的求解速度过慢,无法满足实际交易的需求.为了实现对模糊Mean-CVaR模型的高效求解,解决模型计算瓶颈问题,本文提出了一种混合智能算法,并将其进行了并行实现.算法基本思想是,首先使用马尔科夫过程预测模糊收益率,模糊模拟为训练模拟退火弹性反向传播(SARPROP)神经网络产生输入输出数据,然后,SARPROP利用产生的训练数据训练神经网络近似投资组合收益期望和CVaR,而基于适应性罚函数法的遗传算法结合SARPROP神经网络全局寻优,求解模糊Mean-CVaR模型的最优解.通过对基于新一代超级计算机"元"的数值实验结果的分析,验证了并行算法的有效性和可扩展性.

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来源
《2017年全国高性能计算学术年会》|2017年|265-272|共8页
会议地点合肥
作者
Li Chen; 李晨; Lu Zhonghua; 陆忠华; Hu Yonghong; 胡永宏; Liu fang; 刘芳; Wang Jue; 王珏;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
计算机算法; 模糊Mean-CVaR模型; 并行计算; 神经网络; 模糊投资组合选择理论;
入库时间 2022-08-17 10:13:02

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