面向高维投资组合的多目标优化算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第19期北京时间：

作者：宋英杰, 韩礼欢

单位：1. 山东工商学院 计算机科学与技术学院，山东 烟台 264005 ；2. 山东工商学院 统计学院，山东 烟台 264005

摘要：针对高维投资组合优化问题，提出了一种基于非支配排序和混合搜索的多目标优化算法。考虑到现有进化算法在大规模问题处理上受限于其广泛的搜索空间，引入了基于分解的策略。该策略通过分析个体与参考点的距离，有效地将种群划分为三个子群体。为提升种群多样性并避免局部最优，算法结合了个体的位置特征，并采用了混合局部和全局搜索策略。此外，通过基于分解的双重环境选择机制，有效生成优质解。在包含100、500和1 000个决策变量的LSMOP实验中，该算法展现出超越多个先进进化算法的性能。最后，应用该算法于包含交易成本的CVaR模型，并与其他三种多目标进化算法进行比较，进一步证实了其在实际应用中的优势。

关键词：多目标优化,进化算法,非支配排序,混合搜索