Otimização multiobjetivo de portfolios utilizando algoritmos evolutivos / Portfolio multiobjective optimization using evolutionary algorithms

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

15/01/2010

RESUMO

O desenvolvimento das áreas tradicionais da engenharia tem sido caracterizado pelo crescente emprego de modelos de otimização como paradigmas para problemas de tomada de decisão. Quando estes modelos possuem mais de um objetivo são chamados de Problemas de Otimização Multiobjetivo (POM) e uma alternativa apropriada na resolução deste tipo de problema é a utilização de Algoritmos Evolutivos. Os Algoritmos Evolutivos (AE) simulam o processo de evolução natural. Simplificadamente, o conjunto de soluções candidatas (população) sobre o qual operam as metodologias é modificado utilizando dois princípios básicos de evolução: seleção e variação. O objetivo principal desta dissertação consiste na análise da aplicação de Algoritmos Evolutivos na otimização multiobjetivo de portfólios onde o importante é obter uma correlação ótima entre retorno e risco. Diversos algoritmos evolutivos foram analisados na dissertação, sendo também analisadas versões híbridas dos mesmos. A principal contribuição da dissertação é a proposta de um procedimento de refinamento das soluções que se baseia no comportamento da série histórica para gerar uma população inicial mais adequada. Uma comparação do desempenho dos diferentes algoritmos híbridos com e sem este refinamento da solução foi realizada e o algoritmo com melhor desempenho foi identificado

ASSUNTO(S)

otimização matemática algoritmos evolutivos inteligencia artificial pesquisa operacional risco (economia) mathematical optimization evolutionary algorithms artificial intelligence operational research risk economic

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