主要研究了不确定随机时滞金融系统的多目标H2/H∞ 的投资策略问题,多目标H2/H∞投资策略能够使得投资成本和投资风险尽可能达到最小.通过运用T-S模糊方法将多目标模糊投资策略问题转化为线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,简写为LMI)约束的多目标优化问题(M ultiobjective Optimization Problem,简写为M OP).另外,基于线性矩阵不等式的多目标进化算法(M ultiobjective Evolution Algorithm,简写为M OEA)寻找多目标优化问题的Pareto最优解,最后投资者可以根据他们自己的喜好选择一个互惠策略.
多目标优化问题 T-S模糊方法 Pareto最优解 线性矩阵不等式