版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,證券投資市場(chǎng)猶如雨后春筍般不斷生長(zhǎng),大量的企業(yè)和個(gè)人對(duì)各種證券商品進(jìn)行投資買賣。在證券市場(chǎng)中,投資本身就會(huì)帶有一定的風(fēng)險(xiǎn),有些資產(chǎn)具有高風(fēng)險(xiǎn),而有些資產(chǎn)具有低風(fēng)險(xiǎn),投資者必須選擇購(gòu)買哪些證券產(chǎn)品,使得收益更高,這對(duì)不同的投資者來(lái)說(shuō),顯得尤為重要。有的投資者具有冒險(xiǎn)精神,希望通過(guò)高風(fēng)險(xiǎn)的手段獲取較高的收益;另外一些不愿意承受如此大的風(fēng)險(xiǎn),他們更喜歡低風(fēng)險(xiǎn)的投資方式。如何合理選擇投資方案,使投資者在可接受的風(fēng)險(xiǎn)范圍內(nèi)獲取
2、最高收益,成為目前眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。自Markowitz首次提出以均值-方差為基礎(chǔ)的投資組合問(wèn)題模型后,許多學(xué)者開始采用各種算法對(duì)投資組合模型進(jìn)行優(yōu)化求解。人工魚群算法作為一種新興的優(yōu)化算法,具有簡(jiǎn)單、高效和靈活等特點(diǎn),目前得到廣泛應(yīng)用。但也存在收斂精度不高、易陷入局部極值以及優(yōu)化求解不夠穩(wěn)定等不足。因此,首先對(duì)魚群算法進(jìn)行改進(jìn),然后用于考慮交易費(fèi)用的投資組合模型的優(yōu)化求解,獲得較好效果。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴針對(duì)人工魚群
3、算法的不足,研究了兩種改進(jìn)方式,一種是利用均勻分布產(chǎn)生均勻分布算子,并與基本魚群算法相結(jié)合,當(dāng)連續(xù)若干次收斂最優(yōu)值變化方差在允許誤差之內(nèi)時(shí)發(fā)生均勻變異,這樣能夠保證魚群跳出局部極值的陷阱,從而獲得全局最優(yōu)狀態(tài)。另一種是采用服從Levy分布的概率函數(shù)使魚群產(chǎn)生Levy變異,在尋優(yōu)過(guò)程中能夠跳出局部極值。經(jīng)測(cè)試函數(shù)仿真表明,改進(jìn)算法提高了收斂精度和全局搜索能力、以及求解問(wèn)題的穩(wěn)定性。同時(shí)對(duì)這兩種改進(jìn)算法還采用自適應(yīng)視野和步長(zhǎng),進(jìn)一步提高了算
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于改進(jìn)人工魚群算法優(yōu)化投資組合模型的研究
- 基于改進(jìn)人工魚群算法的化工過(guò)程優(yōu)化.pdf
- 改進(jìn)人工魚群算法在基于基數(shù)約束的投資組合中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于改進(jìn)人工魚群算法的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化.pdf
- 基于人工魚群的K中心組合優(yōu)化聚類算法研究.pdf
- 改進(jìn)的人工魚群算法
- 人工魚群智能優(yōu)化算法的改進(jìn)與應(yīng)用研究.pdf
- 人工魚群智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究.pdf
- 基于改進(jìn)遺傳算法的動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化模型的研究.pdf
- 改進(jìn)的人工魚群算法.docx
- 人工魚群算法的改進(jìn)及應(yīng)用.pdf
- 基于云模型人工魚群算法的應(yīng)用研究.pdf
- 基于改進(jìn)型人工魚群算法的機(jī)器人軌跡優(yōu)化研究.pdf
- 基于改進(jìn)人工魚群算法的風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功補(bǔ)償研究.pdf
- 基于改進(jìn)人工魚群算法的特定諧波消除策略研究.pdf
- 基于改進(jìn)人工魚群算法的橋式起重機(jī)主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)研究.pdf
- 基于改進(jìn)蟻群算法的投資組合優(yōu)化研究.pdf
- 人工魚群算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)人工魚群算法研究與應(yīng)用.pdf
- 人工魚群算法在組合優(yōu)化問(wèn)題上的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論