稀疏优化问题算法研究及其应用

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金融投资组合和指数追踪领域中的 0L稀疏优化问题通常既含有等式约束又含有上下界约束,而现行的稀疏优化问题求解算法大多不适用于此类问题.本文主要研究等式与上下界约束 0L 稀疏优化问题,首先将该问题进行一系列变换转化为上下界 0L 稀疏优化问题,然后应用自适应Hard阈值算法进行求解.将本文处理方法应用于金融指数追踪问题,数值实验表明追踪组合具有较好的样本外表现.
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