本文選題：細(xì)菌覓食 + 執(zhí)行結(jié)構(gòu)　； 參考：《中國(guó)管理科學(xué)》2014年S1期

【摘要】：為了提高細(xì)菌覓食優(yōu)化(BFO)算法的收斂速度,降低它的計(jì)算復(fù)雜性,從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的新思路提出了結(jié)構(gòu)重組的細(xì)菌覓食優(yōu)化(SRBFC)算法。借鑒粒子群算法(PSO)中單循環(huán)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),對(duì)細(xì)菌覓食算法的結(jié)構(gòu)重新設(shè)計(jì),采用復(fù)制頻數(shù)、驅(qū)散-死亡頻數(shù)、趨化次數(shù)三個(gè)參數(shù)來判斷復(fù)制、驅(qū)散-死亡操作的進(jìn)行,在不違背原始算法的基本思想的前提下,將嵌套循環(huán)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化為新的執(zhí)行結(jié)構(gòu)。為了驗(yàn)證該算法的有效性以及可行性,首先將SRBFO算法與BFO算法在四個(gè)常見的測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行仿真,結(jié)果表明SRBFO算法既保持了原算法的優(yōu)點(diǎn),又能大大降低計(jì)算時(shí)間。接著將SRBFO算法應(yīng)用于求解帶有交易費(fèi)用和不允許賣空的投資組合優(yōu)化問題�？紤]了三種對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的投資者,選擇了較為困難的8個(gè)資產(chǎn)的投資問題進(jìn)行仿真,并將結(jié)果與PSO和SPSO算法對(duì)比,再一次證明了SRBFO算法在尋找最優(yōu)投資組合的有效性以及可行性。
[Abstract]:In order to improve the convergence speed and reduce the computational complexity of bacterial foraging optimization (BFOO) algorithm, a new structural reconfiguration algorithm for bacterial foraging optimization (SRBFC) is proposed. Based on the advantages of single cycle structure in particle swarm optimization (PSO), this paper redesigns the structure of bacterial foraging algorithm and uses three parameters: copy frequency, dispers-death frequency and chemotaxis number to judge the operation of replication, dispersal and death. Without violating the basic idea of the original algorithm, the nested loop structure is simplified to a new execution structure. In order to verify the validity and feasibility of the algorithm, the SRBFO algorithm and the BFO algorithm are first simulated on four common test functions. The results show that the SRBFO algorithm not only retains the advantages of the original algorithm, but also greatly reduces the computational time. Then the SRBFO algorithm is applied to solve the portfolio optimization problem with transaction cost and no short selling. Considering three kinds of investors with risk attitude, the paper chooses the more difficult investment problem of eight assets to carry on the simulation, and compares the result with PSO and SPSO algorithm. The validity and feasibility of SRBFO algorithm in finding the optimal portfolio are proved again.
【作者單位】： 深圳大學(xué)管理學(xué)院;香港理工大學(xué)工學(xué)院;湖北大學(xué)商學(xué)院;
【分類號(hào)】：C934;;F830.59

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本文編號(hào)：1882393