1. 研究目的与意义
虽然大量的投资组合优化模型及算法被提出。然而，在实践中，投资者频繁地进行交易，交易费对收益的影响也是投资者不容忽视的问题。已有的求解方法主要是固定风险或效益使效益最大或风险最小，需经过多次迭代才能获得不同要求下的最优投资组合。构建一类含交易费的约束多目标非线性投资组合优化模型，已有的数学规划方法直接求解极其困难，故从智能优化的角度设计了一种提高的进化算法(INSGAI)，算法中进化群体分离为可行群与非可行群，两种群体中的父体经由相互交叉获多样性的子体，修正算子对非可行个体修复。数值实验中，基本遺传算法(GA)及线性规划法(LP)被用于与该算法比较，结果表明该算法能获得较均匀的Pareto面，收敛性较好。因此，本文主要针对含交易费的投资组合模型，从智能优化角度设计求解算法直接对模型求解。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本文主要针对含交易费的投资组合模型，分析交易费在实际中对一类投资组合的最优解的影响，从智能优化角度设计求解算法直接对模型求解。
写作提纲：
3. 国内外研究现状
投资组合就是如何配置各种有价证券的头寸来最好地符合投资者对风险和收益的权衡。
Markowitz利用证券收益的方差度量风险提出了M-V模型。
该模型要求效用函数是二次的或者收益满足正态分布，故在实际应用中受到较多限制，若问题规模较大，则需要解决一个带有稠密协方差矩阵的二次规划问题，这给问题的求解带来高度的复杂性。
4. 计划与进度安排
撰写方案：首先研读国内外关于投资组合模型及其求解方面的期刊文献，再在此理论基础上，选取合适的模型和一类投资组合，利用学校相关的数据库，搜集其他合理可靠的相关数据资料对所选取的投资组合进行实证分析，最后给出结果分析。
论文主要从国内外文献综述、建立投资组合模、求解算法、实证分析、结果分析这五个方面出发进行具体阐释。
总的来说，其主要内容就是在国内外已有理论模型基础上，构建一类含交易费的约束多目标非线性投资组合优化模型，从智能优化的角度设计了一种提高的进化算法(INSGAI)，分析交易费在实际中对一类投资组合的最优解的影响。
5. 参考文献
[1] H. Konno, H Yamazaki. Mean -absolute deviation portfolio optimization model and its application to Tokyo stock marcherJ] Management Science. 1991,37(5) :519-531.[2] G. Dellino, M. Fedele, C..Meloni. DOAM for Evolutionary Portfolio Optimization : a computational study J New economics pa- per, 2008 :253-266.[3] A. Kawakami, Y. Orito, M. Ilnoguchi. Dynamic Asset Portfolio Optimization by Using Genetic Algorithm[C]. IEEE. Transactions on Electronics, Information and Systems, 2009,129(7) :1348-1355.[4]赵静，但琦.数学建模与数学实验[M].北京:高等教育出版社，2008.[5]庄中文,钱淑渠抗体修正免疫算法对高维0/1背包问题的应用[J].计算机应用研究，2009,26(8 :2921-2930.
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