Geri Dön

Yapay arı kolonisi algoritması ile finansal portföy optimizasyonu

Financial portfolio optimization with artifical bee colony algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 391453
  2. Yazar: BURCU KARTAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNÇHAN CURA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Sürü Zekası, Yapay Arı Kolonisi, Metasezgisel Yöntemler, Portföy Optimizasyonu, Swarm Intelligence, Artificial Bee Colony, Meta-Heuristic Methods, Portfolio Optimization
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 156

Özet

Küreselleşen dünyada insanlar karşılaştıkları sorunlara kısa sürede cevap bulmak istemektedirler. Zamanı en etkin şekilde kullanmak, gelirleri arttırmak, giderleri azaltmak her insanın çözümünü aradığı problemlerdir. Optimizasyon problemleri adı verilen bu problemlerin en önemlilerinden biri de Portföy Optimizasyonu (PO) Problemidir. Önceden çözülmesi karmaşık ve zaman alıcı olan PO problemleri, son zamanlarda kullanımı oldukça artan sezgisel tekniklerle çözülmeye başlanmıştır. Zamandan oldukça tasarruf sağlayan bu yöntemlerden biri de 2005 yılında literatüre kazandırılmış Yapay Arı Kolonisi Algoritmasıdır(YAKA). Bu yöntem, arıların besin arama davranışları gözlenerek ve arı kolonilerinden esinlenilerek ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada YAKA ile PO problemine çözüm aranmıştır. Literatürde yer alan 5 tane örnek problem ve BIST30 verileri ile sınamalar yapılmıştır. Daha önce, Tavlama Benzetimi (BT), Tabu Arama (TA), Genetik Algoritma (GA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu(PSO) yöntemleriyle elde edilen sonuçlarla kıyaslanmıştır. YAKA'dan elde edilen sonuçların, TB,TA,GA ve PSO'dan elde edilen sonuçlar kadar iyi olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

As the world gets more and more globalized, one wants to find fast answers to the faced problems. Spending time efficiently, increasing revenues, reducing costs are the problems for which every human is looking for the solution. One of the most important of these problems, also known as Optimization problems, is called Portfolio Optimization (PO) problem. Although it was quite complex and time-consuming to solve a PO problem, the number of PO problems that are successfully solved has been recently increased with the use of heuristic techniques. One of these quite timesaving methods was introduced to the literature in 2005, namely the Artificial Bee Colony Algorithm (ABCA). This method is inspired by the foraging behavior of bees and emerged from observing bee colonies. In this study, we search for a solution to PO problem using ABCA. We test our algorithm using BIST30 data set and five benchmark instances that are already used by other researchers to test their algorithms. The results found by ABCA are compared to those, which were previously obtained by Simulated Annealing (SA), Tabu Search (TS), Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) methods. Overall results show that our proposed ABC method is comparable to the other methods, namely, SA, TS GA and PSO.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    368744

    Optimum design of steel structures via artificial bee colony (ABC) algorithm and SAP2000

    Çelik yapıların yapay arı kolonisi (ABC) algoritması ve SAP2000 ile optimum tasarımı

    CENGİZ ESER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZHAN HASANÇEBİ

  2. Tez No

    583251

    Hibrit algoritma kullanarak elektrik enerji tüketim modelinin oluşturulması ve kestirimi: Uganda Örneği

    Using hybrid algorithm to model and forecast electricity consumption: A case study of Uganda

    ABDAL KASULE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KÜRŞAT AYAN

  3. Tez No

    775923

    Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi

    Feature selection using artificial bee colony algorithm

    ZEHRA KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABALIK

  4. Tez No

    348525

    Yapay arı kolonisi algoritması ile bulanık ortamda demontaj hat dengeleme

    Disassembly line balancing with artificial bees colony algorithm on fuzzy environment

    ARİF HANCILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR

  5. Tez No

    283770

    Yapay arı kolonisi algoritması ile ders çizelgeleme probleminin çözümü

    Course scheduling problem solving with artificial bee colony algorithm

    MAHMUT TOKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE

Geri Dön