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最优化技术与量化金融研究中心

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简介
日期:2018-04-24 点击:

中心定位: 最优化技术与量化金融研究中心聚焦于量化金融领域关于风险度量的量化方法、动态投资组合选择以及复杂金融决策制定等亟待解决的关键科学问题,充分发挥现代最优化方法的优势,从问题建模、模型转化、有效求解、算法设计与实证研究等角度提出系统性解决方案。同时,该中心将针对众多领域中所产生复杂决策问题的特点,系统探讨动态随机优化的理论与算法、多目标优化模型与智能求解算法、组合优化及其相关的图论与算法复杂性问题等现代优化技术,解决国民经济和科技发展中产生的诸多复杂优化难题,彰显其交叉应用特色。

历史沿革: 该中心是在原数学与统计学院科学计算研究所基础上组建的,是国家重点学科计算数学的传统优势方向。

人员组成:中心聚集了数学、统计学、信息科学、经济金融等学科领域的相关骨干研究力量,目前主要人员构成如下:

l 陈志平、张讲社、王卫、孙建永、鲁红亮、李辉、段启宏、刘海峰、刘嘉


代表性成果:坚持特色发展、学术研究与解决实际问题相结合的原则,该中心对多种近现代优化方法及其应用展开了系统研究。近十余年来,该团队在国际顶级经济金融学期刊、SIAM系列与IEEE Trans系列杂志等发表研究论文26篇。团队在随机优化研究中取得重要学术成果,是国内唯一连续多年受邀参加国际随机规划大会的团队,团队带头人陈志平教授也因此被聘为《OR Spectrum》中国大陆唯一编委;团队在国际顶尖金融学杂志连续发表论文,在国内外具有较大影响。团队运用运筹学方法解决复杂金融决策问题方面贡献突出,应邀在Springer出版的“International Series in Operations Research and Management Science”专著中撰写综述。团队成员在图因子理论研究方面曾给出沃尔夫奖得主Lovasz教授的(g,f)-因子结构定理的简化证明(使其证明从24页改进到5页),被国际著名图论专家Brian Alspach称为“漂亮的工作”;关于图谱刻画的工作被著名代数图论学者Brouwer和Haemers写进其专著“Spectra of Graphs”。所提出基于分解的多目标进化算法-MOEA/D已成为多目标进化算法研究领域两大主流算法之一,被广泛应用于金融、军事、工程等领域中的实际问题,获得IEEE Trans. Evolutionary Computation杂志2010年度最佳论文奖;团队成员所提出的多目标优化标准测试问题集已被多目标演化算法研究广泛采用,而对应发表于IEEE Trans. Evolutionary Computation的论文SCI他引已超过600次。

研究方向:中心坚持“以解决现实OR问题为目的从事学术研究;应用学术研究成果提高解决OR问题的质量”的原则展开工作,紧跟学术前沿,并聚焦于量化金融、社交网络等重点领域,在国家自然科学基金和大型国企横向项目的支持下,着力于发展新型的优化技术,为解决各领域中所产生的复杂决策问题提供技术支撑。目前聚焦的研究方向包括:

l 动态随机优化与分布式鲁棒优化理论与算法

l 量化金融中的优化技术及应用;

l 具有复杂特征多目标优化问题的智能优化技术

l 基于AlphaGo的NP-困难组合优化问题算法研究;

l 无线传感器网络及社交网络中组合优化问题研究。




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