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portfolio optimization
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新型神经算子以理论保证解决凸优化问题
研究人员开发了一类新的神经算子，称为近邻平衡算子（PEOs），它们可以解决一系列凸优化问题。这些PEOs被设计用于通过在无限维空间中操作来处理无限多个相关问题。提出的训练算法和PEOs提供了对数秩和线性深度增长的统一逼近的理论保证，弥合了理论存在性声明与实际可实现性之间的差距。
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新的进化算法通过更快的收敛速度增强投资组合优化
研究人员开发了增强的多目标进化算法来解决具有基数约束的大规模投资组合优化这一复杂问题。这些新策略旨在通过引入独特的解决方案表示、新的算子和修复机制来提高收敛速度和搜索能力。与使用市场指数的传统方法进行测试，所提出的算法即使在资产数量增加的情况下，也能在不牺牲性能的情况下展示出更快的收敛速度和更好的近似值。