【摘 要】
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在这篇论文,一个新 branch-and-bound 算法在金融优化与圆许多限制为分离多因素公事包选择模型基于 Lagrangian 双松驰和连续松驰被建议。这个分离公事包模型整数是二次的编程
【机 构】
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DepartmentofMathematics
【基金项目】
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Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos.70518001. 70671064)
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在这篇论文,一个新 branch-and-bound 算法在金融优化与圆许多限制为分离多因素公事包选择模型基于 Lagrangian 双松驰和连续松驰被建议。这个分离公事包模型整数是二次的编程问题。模型的可分离的结构被使用 Lagrangian 松驰和双搜索调查。算法能够从美国证券市场并且随机与数据解决真实世界的公事包问题的计算结果表演与多达 120 证券产生了测试问题。
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