情景树算法分析

简介：
《情景树算法分析》一书深入探讨了情景树在随机最优控制问题中的应用，通过系统性地解析其理论基础、构建方法及优化策略，为复杂决策过程提供了一种高效求解途径。 随机多阶段优化模型的质量在很大程度上依赖于对不确定环境的情景刻画的准确性。目前的情境生成算法已从以下几个方面进行改进：首先，在正确反映标的资产高阶时刻数据随机变化的过程中，我们提出了一种新的场景生成模拟方法，基于MGARCH（多元广义自回归条件异方差）模型；其次，通过改进现有的连续优化产生模型的方法，并利用MGARCH模型递归地估计中心时刻，设计出一种解决非凸规划问题的新型混合智能算法。这种新算法在处理随机数据时表现出较高的有效性，并且能够应对连续最优化过程中遇到的问题；最后，在中国和美国股票市场的交易数据上进行了数值试验，以证明该方法的实用性、灵活性以及有效性。