Mehka optimizacija za izbiro portfelja na osnovi vstavljenega (vgrajenega) izreka v mehko normiran linearni prostor

Povzetek

Ozadje: Članek posploši rezultate problema vgrajenega mehkega številskega prostora in njegovih razširitev v mehki Banachov prostor, kjer je C(Ω)  množica vseh realnih kontinuirnih funkcij na odprti množici Ω. 
Cilji: Poglavitna ideja v ozadju našega pristopa je izrabiti prednost medsebojnega vpliva mehkih normiranih prostorov in normiranih prostorov na način, da dobimo ekvivalenten stohastičen program. Tako se laže izognemo tveganju zaradi prevelikega poenostavljanja realnosti.
Metoda: Vgrajeni izrek pokaže, da množico vseh mehkih števil lahko vgradimo v mehki Banach-ov prostor. Izhajajoč iz tega izreka predlagamo rešitev koncepta mehkega optimizacijske problema, ki se pojavi, kadar uporabimo vgrajeno  funkcijo na prvotnem mehkem optimizacijskem problemu.
Rezultati: Predlagano metodo smo uporabili, da smo razširili klasičen model (srednja varianca)  za izbiro portfeja na model v mehkem okolju (srednja varianca z nesimetrično porazdelitvijo)  ob kriteriju dolgoročnih in kratkoročnih dobičkov na vlaganja, likvidnosti in dividend.
Zaključek: Problem zabrisane optimizacije je mogoče pretvoriti v problem večkriterijske optimizacije, ki ga je mogoče rešiti z uporabo interaktivnega mehkega postopka odločanja. Investitorjeve preference določajo optimalno večkriterijsko rešitev glede na alternativne scenarije.