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求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法
被引量：
4
1
作者
李锋刚
骆林
+1 位作者
陈亚波
蒋祥飞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期1870-1877,共8页
针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷...
针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛。对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性。将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定。
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关键词
投资组合优化
改进粒子群算
法
离散复形法
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职称材料
题名
求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法
被引量：
4
1
作者
李锋刚
骆林
陈亚波
蒋祥飞
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期1870-1877,共8页
基金
国家自然科学基金(71301041
71271071)
+1 种基金
国家"863"云制造主题项目(2011AA040501)
人社部留学回国人员科技活动择优资助项目
文摘
针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛。对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性。将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定。
关键词
投资组合优化
改进粒子群算
法
离散复形法
Keywords
portfolio optimization
improved particle swarm optimization
discrete complex method
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法
李锋刚
骆林
陈亚波
蒋祥飞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016
4
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