Geri Dön

Parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ile portföy optimizasyonu ve İMKB'de bir uygulama

Using particle swarm optimization method in portfolio optimization and a sample of application in IMKB

PDF İndir

  1. Tez No: 308850
  2. Yazar: MELİH KUTLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ALAGÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Optimizasyon teknikleri, Parçacık sürü optimizasyonu, Portföy optimizasyonu, Optimization, Optimization techniques, Particle swarm optimization, Portfolio optimization
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Optimizasyon teorisi alternatifler arasından en iyisini seçmek için matematiksel bir model kurmayı ve bu modelin çözümlenmesini içermektedir. Doğrusal programlama, tam sayılı programlama, stokastik programlama, popülasyon tabanlı teknikler gibi birçok optimizasyon tekniği geliştirilmiştir.Parçacık Sürü Optimizasyonu popülasyon tabanlı bir tekniktir. Kuş ve balık sürülerinden sosyal davranış benzetim yoluyla algoritmalar elde etmek için kullanılır. Parçacık Sürü Optimizasyonu doğrusal olmayan problemlerin çözümüne yönelik geliştirilmiştir. Bu çalışmada Optimizasyon ve Parçacık Sürü Optimizasyonu'nun teorik yapısını incelenecek ve Parçacık Sürü Optimizasyonu tekniğinin uygulama alanlarından biri olan portföy optimizasyonu konusunda bir uygulama yapılacaktır. Bu uygulamanın sonuçları ile optimum portföy yapısı ve etkin sınır elde edilmeye çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Optimization theory to establish a mathematical model to select the best among the alternatives and the resolution of this model includes. Many optimization techniques such as linear programming, integer programming, stochastic programming, population based techniques have been developed.Particle Swarm Optimization is a technique that population based on. Flocks of birds and fish through the simulation algoritms are used to achieve social behavior. Particle Swarm Optimization has been developed fort he solution of nonlinear problems. This study examined the structure of Optimization and Particle Swarm Optimization and Particle Swarm Optimization technique of theoretical practice in the application will be made in one of its portfolio optimization. The results of this application was attempted to obtain the optimal structure and efficient frontier.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    505779

    Portfolio construction with particle swarm optimization in Turkish stock market

    Parçacık sürü optimizasyon tekniği ile Türkiye hisse piyasasında portföy üretimi

    ÖZGÜR SALMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Uluslararası Finans Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENKTAN ÖZYILDIRIM

  2. Tez No

    166630

    Atölye tipi çizelgeleme problemlerine parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ve genetik algoritma modeli ile karşılaştırılması

    A particle swarm optimization approach for the job shop scheduling problems and comparing with the genetic algorithm model

    MEHMET ŞEVKLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MEHMET MUTLU YENİSEY

  3. Tez No

    363647

    Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems

    Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol

    TOLGA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE

  4. Tez No

    565504

    Sürekli/ikili parçacık sürü optimizasyonu ve destek vektör makinelerinin hibrit kullanımı ile özellik seçimi

    Feature selection with hybrid using of continious/binary particle swarm optimization and support vector machine

    NİLAY SUBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI

  5. Tez No

    212009

    Sensör yerleştirme probleminin genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu ile çözümü

    Genetic algorithm and particle swarm optimization solution for sensor placement problem

    ALİ TOZAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Mühendislik BilimleriGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN

Geri Dön