Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03686nam a22003015i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
239155 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-VaUE |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240306114303.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
210513s2021 sz | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030702816 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-70281-6 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-VaU |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-VaU |
| Centro/agencia modificador |
ES-VaU |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
T57.6-.97 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Applying Particle Swarm Optimization : |
| Resto del título |
New Solutions and Cases for Optimized Portfolios |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Burcu Adıgüzel Mercangöz |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed. 2021. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
International Series in Operations Research & Management Science |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2214-7934 |
| Designación de volumen o secuencia |
306 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Part I: Applying Particle Swarm Optimization to Portfolio Optimization -- 1. Utility: Theories and Models -- 2. Portfolio Optimization -- 3. Behavioral Portfolio Theory -- 4. A Comparative Study on PSO with Other Metaheuristic Methods -- 5. Mathematical Model of Particle Swarm Optimization: Numerical Optimization Problems -- 6. Particle Swarm Optimization: The Foundation -- 7. The PSO Family: Application to the Portfolio Optimization Problem -- 8. A Constrained Portfolio Selection Model Solved by Particle Swarm Optimization Under Different Risk Measures -- 9. Optimal Portfolio Selection with Particle Swarm Algorithm: An Application on BIST-30 -- 10. Cardinality-Constrained Higher-Order Moment Portfolios Using Particle Swarm Optimization -- Part II: Different Applications of PSO -- 11. Different Applications of PSO -- 12. Particle Swarm Optimization in Global Path Planning for Swarm of Robots -- 13. Training Multi-layer Perceptron Using Hybridization of Chaotic Gravitational Search Algorithm and Particle Swarm Optimization -- 14. Solving Optimization Problem with Particle Swarm Optimization: Solving Hybrid Flow Shop Scheduling Problem with Particle Swarm Optimization Algorithm -- 15. Constriction Coefficient-Based Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm for Image Segmentation -- 16. An Overview of the Performance of PSO Algorithm in Renewable Energy Systems -- 17. Application of PSO in Distribution Power Systems: Operation and Planning Optimization. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
This book explains the theoretical structure of particle swarm optimization (PSO) and focuses on the application of PSO to portfolio optimization problems. The general goal of portfolio optimization is to find a solution that provides the highest expected return at each level of portfolio risk. According to H. Markowitz's portfolio selection theory, as new assets are added to an investment portfolio, the total risk of the portfolio's decreases depending on the correlations of asset returns, while the expected return on the portfolio represents the weighted average of the expected returns for each asset. The book explains PSO in detail and demonstrates how to implement Markowitz's portfolio optimization approach using PSO. In addition, it expands on the Markowitz model and seeks to improve the solution-finding process with the aid of various algorithms. In short, the book provides researchers, teachers, engineers, managers and practitioners with many tools they need to apply the PSO technique to portfolio optimization. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
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| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Business_2021 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
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| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-70281-6 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Valencia) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |