【摘 要】
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多阶段随机最优化模型的质量依赖于描述不确定环境的情景树的质量.本文从以下几个方面对现有的情景树生成算法进行了改进：为恰当反映随机数据过程高阶矩的变化,我们提出了一个
【机 构】
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南京电子技术研究所,西安交通大学数学与统计学院,西北大学经济管理学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（10571141,70971109,71371152）
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多阶段随机最优化模型的质量依赖于描述不确定环境的情景树的质量.本文从以下几个方面对现有的情景树生成算法进行了改进：为恰当反映随机数据过程高阶矩的变化,我们提出了一个基于MGARCH模型的新模拟方法来生成情景;为改进现有情景生成的序列最优化方法,我们用MGARCH模型来递归估计随机数据过程的中心矩,设计了一个新的混合智能算法来求解序列最优化方法中所遇到的非凸规划问题,并由此导出了一个基于MGARCH模型的、可用于生成一般结构多阶段情景树的新型有效序列最优化方法.最后,利用中国和美国股票市场的金融交易数据,我
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