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离散投资组合问题的一种基于Bundle对偶搜索的精确算法

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本文提出了离散均值-方差投资组合模型的一种新的精确算法.该算法是一个基于拉格朗日松弛和Bundle对偶搜索的分枝定界算法.我们分别用随机产生的数据和美国股票市场的真实数据进行了数值实验,并与传统次梯度对偶搜索进行了比较,数值结果表明本文提出的算法对解决中小规模的离散投资组合问题是有效的.

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来源
《应用数学与计算数学学报》|2008年第1期|83-91|共9页
作者
张世涛; 高振星; 孙小玲;
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作者单位

上海大学理学院数学系,上海,200444;

上海大学理学院数学系,上海,200444;

复旦大学管理学院,上海,200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数学;
关键词
离散均值-方差模型; 拉格朗日松弛; Bundle方法; 次梯度方法; 分枝定界法;

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