Вибір інвестиційного портфеля в умовах невизначеності на підставі методів і моделей нечіткого лінійного програмування в тензорному базисі

Автор(и)

  • Ю. І. Мінаєва Київський національний університет будівництва і архітектури

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6442

Анотація

Розглянуто питання розв’язку задач нечіткого лінійного програмування шляхом представлення параметрів нечіткої моделі тензорами 2-го рангу. Показано можливість розв¢язку вказаного класу задач на рівні множини чітких задач лінійного програмування, сформованих для 1-го інваріанта та норм тензорів, що моделюють нечіткі параметри

Посилання

Markowitz H. Portfolio Selection // Journal of Finance, vol.VII, №1, March 1952.Режим доступу: http://cowles.econ. yale. edu/P /cp/ p00b/ p0060.pdf.

Недосекин А. О. Оптимизация фондового портфеля: новый век новые идеи. Режим доступу: http://sedok. narod.ru/s_files/PF_Article_4.zip.

Inuiguchi M., Ram J. Possibilistic linear programming: a brief review of fuzzy mathematical programming and a comparison with stochastic programming in portfolio selection problem// M.Inuiguchi, J.Ram, Fuzzy Sets and Systems 111 (2000). Р. 3–28.

Inuiguchi M., Sakawa M., Kume Y. The usefulness of possibilistic programming in production planning problems, Int. J. Prod. Economics 33 (1994). – P. 45–52.

Bellman R.E. Decisionmaking in a fuzzy environment/ R.E.Bellman, L.A.Zadeh, Management Sci. 17 (1970). – P. 141–164.

Tanaka H., Okuda T., Asai K. On fuzzy mathematical programming,// H.Tanaka, T.Okuda, K.J.Asai, Cybernet. 3 (1974). – P. 37–46.

Zimmermann H.-J. Description and optimization of fuzzy systems, Int. J// H.J Zimmermann, General Systems 2 (1976). – P. 209–215.

Zimmermann H.J. Fuzzy programming and linear programming with several objective functions,// H.J Zimmermann, Fuzzy Sets and Systems 1 (1978). – P. 45–55.

Dubois D. Linear programming with fuzzy data, in: J.C. Bezdek (Ed.) P., Analysis of Fuzzy Information, vol. III: Applications in Engineering and Science,// D.Dubois, CRC Press, Boca Raton, FL, 1987. – Р. 241– 263.

Dubois D. Ranking fuzzy numbers in the setting of possibility theory, Inform.//D.Dubois, H. Prade, Sci. 30 (1983). – P. 183–224.

Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility,// L.A. Zadeh, Fuzzy Sets and Systems 1 (1978). – P. 3–28.

Dubois D. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty// D.Dubois, H.Prade, Plenum Press, New York, 1988.

Negoita C.V. On considering imprecision in dynamic linear programming, Economic Comput. Economic Cybernet// C.V.Negoita, S.Minoiu, E.Stan, Stud. Res. 3 (1976). – P. 83–95.

Orlovsky S.A. On formalization of a general fuzzy mathematical programming problem // S.A. Orlovsky, Fuzzy Sets and Systems 3 (1980). – P. 311- 321.

Orlovsky S.A. Decisionmaking with a fuzzy preference relation // S.A. Orlovsky, Fuzzy Sets and Systems 1 (1978). – P. 155–167.

Fuller R. Fuzzy reasoning for solving fuzzy mathematical programming problems // R.Fuller, H. J. Zimmermann Fuzzy Sets and Systems 60(1993). – Р. 121-133.

Allahviranloo T. Solving Fully Fuzzy Linear Programming Problem by the Ranking Function. // T.Allahviranloo, F.F.Lotfi,. M.Kh. Kiasary, N.A.Kiani and L.Alizadeh.,Applied Mathematical Sciences, Vol. 2, 2008, no. 1. – Р. 19 – 32.

Gasimov R. N. Solving Fuzzy Linear Programming Problems with Linear Membership Functions.//R.N. Gasimov, K. Yenilimez Turk J Math. 26 (2002). – Р. 375–396.

Shaocheng, T. Interval number and Fuzzy number linear programming // T.Shaocheng, Fuzzy Sets and Systems 66 (1994). – Р. 301-306.

Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю. Мягкие вычисления на основе тензорных моделей неопределенности. Часть 1 – тензорпеременная в системе нечетких множеств. // Электронное моделирование ИПМЭ НАН Украины, № 1, т.30, – C. 43 – 58.

Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю. Мягкие вычисления на основе тензорных моделей неопределенности. Часть 2-нечеткая математика в тензорном базисе. //Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова., Электронное моделирование ИПМЭ НАН Украины, № 2, т.30, . – с 29. -54.

Опубліковано

2010-09-14

Номер

Розділ

Статті