本文提出了针对多目标进化算法的强化策略，以解决基数约束下的大规模投资组合优化问题，由于NP难复杂性，精确方法在此情况下效率低下。

  • 引入了一种独特的解表示法、一种新颖的算子以及新的修复机制，以处理资产数量的上下限。
  • 在著名的多目标进化算法中实现了定制的交配策略。
  • 使用著名的市场指数作为基准，将所提出的方法与传统算法进行了测试对比。

结果表明，随着资产数量的增加，所提出的策略提供了更好的近似解，并且收敛速度更快，且性能没有损失。