| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 投资组合理论 | 第19-26页 |
| 2.1 投资组合基本概念 | 第19页 |
| 2.2 个人常见理财产品介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.1 个人理财概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常见理财产品介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基金理财基本概念 | 第21页 |
| 2.3 马科维茨投资组合理论 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基本知识 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基本假设 | 第23页 |
| 2.3.3 收益率期望、方差、协方差 | 第23-24页 |
| 2.3.4 模型的数学表达 | 第24-25页 |
| 2.4 马科维茨理论局限性 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 多目标进化算法 | 第26-43页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第26页 |
| 3.2 Pareto最优边界 | 第26-27页 |
| 3.3 多目标进化算法MOEA | 第27-28页 |
| 3.4 基本遗传算法SGA | 第28-34页 |
| 3.4.1 遗传算法概述 | 第28-29页 |
| 3.4.2 基本遗传算法框架 | 第29-31页 |
| 3.4.3 遗传算法原理 | 第31-32页 |
| 3.4.4 遗传算法应用实例 | 第32-34页 |
| 3.4.5 遗传算法优缺点 | 第34页 |
| 3.5 第二代非支配排序遗传算法—NSGA-II | 第34-39页 |
| 3.5.1 第一代NSGA算法 | 第35-37页 |
| 3.5.2 第一代NSGA算法缺点 | 第37页 |
| 3.5.3 第二代NSGA算法—NSGA-II | 第37-39页 |
| 3.6 多目标进化算法—MOEA/D | 第39-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基金投资组合模型与多目标进化算法实现 | 第43-53页 |
| 4.1 基金投资问题描述 | 第43页 |
| 4.2 基金投资组合模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 经典模型 1：多目标优化均值方差模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 改进模型 2-1：考虑交易费用 | 第44-45页 |
| 4.2.3 改进模型 2-2：考虑组合中基金种类数量与份额 | 第45-46页 |
| 4.2.4 改进模型 3：考虑基金购买时价格 | 第46-47页 |
| 4.3 多目标进化算法框架 | 第47-49页 |
| 4.3.1 算法实现说明 | 第47-48页 |
| 4.3.2 多目标进化算法框架分析与实现 | 第48-49页 |
| 4.4 实验与评价指标 | 第49-51页 |
| 4.4.1 世代距离（GD，Generational Distance） | 第50-51页 |
| 4.4.2 逆世代距离（IGD，Inverted Generational Distance） | 第51页 |
| 4.4.3 空间评价方法（Spacing Metric） | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 多目标进化算法基本实验与结果分析 | 第53-67页 |
| 5.1 实验说明 | 第53-54页 |
| 5.1.1 实验数据集 | 第53页 |
| 5.1.2 实验编程 | 第53页 |
| 5.1.3 实验总体思路 | 第53-54页 |
| 5.2 实验数据一：标准数据集实验 | 第54-60页 |
| 5.2.1 标准数据集说明 | 第54页 |
| 5.2.2 NSGA-II算法实验 | 第54-56页 |
| 5.2.3 MOEA/D算法实验 | 第56-58页 |
| 5.2.4 多目标进化算法对比实验 | 第58-60页 |
| 5.3 实验数据二：实际基金数据集实验 | 第60-65页 |
| 5.3.1 实际数据集说明 | 第60-61页 |
| 5.3.2 经典模型实验 | 第61-63页 |
| 5.3.3 改进模型2实验 | 第63-64页 |
| 5.3.4 改进模型3实验 | 第64-65页 |
| 5.4 实验结论 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 多目标进化算法改进与实验结果分析 | 第67-91页 |
| 6.1 改进多目标进化算法 | 第67-70页 |
| 6.2 数据处理改进 | 第70-73页 |
| 6.2.1 非支配数据选择 | 第70-71页 |
| 6.2.2 实验与结果分析 | 第71-73页 |
| 6.3 遗传算子改进 | 第73-90页 |
| 6.3.1 初始化可行种群 | 第73-74页 |
| 6.3.2 交叉与辅助可行修复操作 | 第74-80页 |
| 6.3.3 变异与辅助可行修复操作 | 第80-81页 |
| 6.3.4 实验与结果分析 | 第81-90页 |
| 6.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 总结 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 附件 | 第99页 |
