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基于T-S模型方法的非线性随机时滞金融系统的多目标优化
被引量:
4
1
作者
杨杨
赵建立
《聊城大学学报(自然科学版)》
2019年第2期14-21,共8页
主要研究了不确定随机时滞金融系统的多目标H_2/H_∞的投资策略问题,多目标H_2/H_∞投资策略能够使得投资成本和投资风险尽可能达到最小.通过运用T-S模糊方法将多目标模糊投资策略问题转化为线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,...
主要研究了不确定随机时滞金融系统的多目标H_2/H_∞的投资策略问题,多目标H_2/H_∞投资策略能够使得投资成本和投资风险尽可能达到最小.通过运用T-S模糊方法将多目标模糊投资策略问题转化为线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,简写为LMI)约束的多目标优化问题(Multiobjective Optimization Problem,简写为MOP).另外,基于线性矩阵不等式的多目标进化算法(Multiobjective Evolution Algorithm,简写为MOEA)寻找多目标优化问题的Pareto最优解,最后投资者可以根据他们自己的喜好选择一个互惠策略.
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关键词
多目标优化问题
t-s模糊方法
PARETO最优解
线性矩阵不等式
下载PDF
职称材料
题名
基于T-S模型方法的非线性随机时滞金融系统的多目标优化
被引量:
4
1
作者
杨杨
赵建立
机构
聊城大学数学科学学院
出处
《聊城大学学报(自然科学版)》
2019年第2期14-21,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61573177
61773191)资助
文摘
主要研究了不确定随机时滞金融系统的多目标H_2/H_∞的投资策略问题,多目标H_2/H_∞投资策略能够使得投资成本和投资风险尽可能达到最小.通过运用T-S模糊方法将多目标模糊投资策略问题转化为线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,简写为LMI)约束的多目标优化问题(Multiobjective Optimization Problem,简写为MOP).另外,基于线性矩阵不等式的多目标进化算法(Multiobjective Evolution Algorithm,简写为MOEA)寻找多目标优化问题的Pareto最优解,最后投资者可以根据他们自己的喜好选择一个互惠策略.
关键词
多目标优化问题
t-s模糊方法
PARETO最优解
线性矩阵不等式
Keywords
multiobjective problem
t-s
fuzzy approach
Pareto optimal solutions
linear matrix inequality
分类号
O231 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于T-S模型方法的非线性随机时滞金融系统的多目标优化
杨杨
赵建立
《聊城大学学报(自然科学版)》
2019
4
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职称材料
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引证文献
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