Yapay arı kolonisi algoritması ile finansal portföy optimizasyonu
Financial portfolio optimization with artifical bee colony algorithm
- Tez No: 391453
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNÇHAN CURA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Sürü Zekası, Yapay Arı Kolonisi, Metasezgisel Yöntemler, Portföy Optimizasyonu, Swarm Intelligence, Artificial Bee Colony, Meta-Heuristic Methods, Portfolio Optimization
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- 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
- 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
2014
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZHAN HASANÇEBİ
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜRŞAT AYAN
- Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi
Feature selection using artificial bee colony algorithm
ZEHRA KIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BABALIK
- 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
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR
- Yapay arı kolonisi algoritması ile ders çizelgeleme probleminin çözümü
Course scheduling problem solving with artificial bee colony algorithm
MAHMUT TOKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE