【摘 要】
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针对基于重取样的鲁棒投资组合优化模型，为有效解决重取样和混合整数规划模型计算量太大的问题，提出一种高效的加速求解方法。利用带初始解和不带初始解的双线程来求解问题，始终
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心,中央财经大学统计与数学学院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272193),国家863高技术研究发展计划基金项目(2015AA01A303),中国科学院青年创新促进会基金项目(2015375),中国科学院信息化专项“面向云服务的起级计算环境建设与应用”基金项目(XXH2503-02)
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针对基于重取样的鲁棒投资组合优化模型，为有效解决重取样和混合整数规划模型计算量太大的问题，提出一种高效的加速求解方法。利用带初始解和不带初始解的双线程来求解问题，始终选取计算快的线程，加速整个求解过程，初始解的寻找依赖已经求解的模型结果和模型的鲁棒性特征。数值实验选取模拟数据对该加速方法及其性能进行分析，实验结果表明，在几乎不影响最优值的情况下，该方法使计算效率得到较大提高。
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