發(fā)布時(shí)間：2018-11-26 10:10

【摘要】：本文在Markowitz均值-方差模型的基礎(chǔ)上,建立了帶有資產(chǎn)數(shù)目和投資比例約束的投資組合模型,使得新模型更加切合實(shí)際.為了求解這個(gè)模型和仿真實(shí)際投資,構(gòu)造了基于量子粒子群優(yōu)化的差分進(jìn)化和混沌搜索混合算法.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明所提算法是有效的,優(yōu)于其他改進(jìn)的粒子群算法、差分進(jìn)化算法、遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法.同時(shí)實(shí)證表明,所提出的算法很好地求解了這個(gè)投資組合模型,模擬仿真產(chǎn)生了較好的結(jié)果.
[Abstract]:Based on the Markowitz mean-variance model, a portfolio model with the constraints of the number of assets and the ratio of investment is established, which makes the new model more practical. In order to solve this model and simulate the actual investment, a hybrid algorithm of differential evolution and chaotic search based on quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed. Numerical experiments show that the proposed algorithm is effective and superior to other improved particle swarm optimization algorithm, differential evolution algorithm, genetic algorithm, simulated annealing algorithm, Tabu search algorithm. At the same time, the results show that the proposed algorithm can solve the portfolio model well, and the simulation results are good.
【作者單位】： 北方民族大學(xué)信息與系統(tǒng)科學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61561001) 北方民族大學(xué)重點(diǎn)科研項(xiàng)目(2015KJ10)~~
【分類號(hào)】：F831;F224;TP18

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本文編號(hào)：2358256