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Branch and bound algorithms to determine minimal evolutionary trees
Branch and bound algorithms to determine minimal evolutionary trees
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新框架增强了具有鲁棒优化的稀疏投资组合选择
研究人员开发了一个新的均值方差投资组合选择框架，该框架在椭球不确定性下结合了稀疏性和鲁棒性。该方法使用 $\ell_0$ 惩罚来鼓励稀疏资产配置，并考虑了均值收益向量中的不确定性。该研究详细介绍了最小化器的结构，并引入了一种具有有效剪枝规则的分支定界算法，证明了其在真实市场数据上与现有求解器相比具有竞争力。
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新算法优化可变成本下的决策制定
研究人员开发了一种新颖的分支定界算法，旨在构建求值命题公式的成本最优决策策略。该算法旨在通过考虑信息获取的可变成本和真值分配的概率分布来最小化预期成本。该方法包括变量选择、剪枝和缓存的启发式方法，并被认为是该问题的第一个实用精确算法。实验表明，通过贪婪光束搜索变体，该算法具有可扩展性以及效率与质量之间的权衡，而理论分析证实了该问题的 #P-hard 复杂度。