求解均值-CVaR投資組合模型的改進(jìn)粒子群算法
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標(biāo)簽：粒子群算法(12952)
針對粒子群算法易跳過全局極值，且只能求解連續(xù)性問題的缺點，提出離散復(fù)形法局部搜索的思想，來有效提高粒子群算法在離散型問題中的搜索性能。針對粒子群算法易陷入局部極小的缺點，引入自適應(yīng)粒子遷徙操作保證粒子的多樣性，有效避免陷入局部收斂。對采用CVaR度量風(fēng)險、構(gòu)建有交易費用和限制證券比例的均值CVaR投資組合模型進(jìn)行仿真實驗，實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。將改進(jìn)的粒子群算法應(yīng)用到求解均值CVaR模型的投資組合問題，與其他算法相比，該方法精度更高、性能更穩(wěn)定。
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