支持投资组合设计的整数线性规划
最优化与控制
2023-03-28 v1
摘要
在大型组织与公司中，制定投资决策是一项复杂且具挑战性的任务。在澳大利亚国防部（Defence）中，复杂性更高，因为国防能力属于公共物品，本身并不产生财务回报。本文将国防的投资组合问题数学定义为集合并背包问题（SUKP）。我们给出了一种将该模型线性化为整数线性规划（ILP）问题的实用方法。该线性模型由国防科技集团（DSTG）为 2021 年国防兵力设计活动开发的“新投资到风险选项”（NITRO）组合选择工具用作优化引擎。模型在名为 PuLP 的 Python 包中实现，可调用多个线性求解器的应用程序编程接口（API），如 GLPK、COIN CLP/CBC、IBM CPLEX 与 Gurobi。在比较若干求解器性能后，我们在生产服务器上选用了 Gurobi。新模型与求解器的实施使得国防投资组合问题的精确解得以快速求解。
引用
@article{arxiv.2303.14364,
title = {Integer linear programming supporting portfolio design},
author = {C. C. N. Kuhn and G. Calbert and I. Garanovich and T. Weir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14364},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 2 tables, 3 figures