基于抗体浓度和混沌粒子群的投资收益仿真

摘要：

为了提高投资收益优化的预测精度,提出了基于抗体浓度和混沌决策的粒子群算法.利用混沌决策机制对局部解进行搜索时,通过计算各粒子的适应度值,根据种群中粒子的免疫因子概率浓度生成不同浓度的候选粒子,使得低适应度的粒子具有更高的概率进行种群进化,利用混沌决策来评估参与混沌解搜索的粒子和空间.将该算法在标准函数中进行对比测试,测试结果表明,该算法具有更好的收敛速度,有效地避免了解的早熟;将该算法用于投资收益优化实例仿真中,仿真结果表明,该算法可以有效地获得投资收益预测的最优值,使得投资收益比最优,具有较好的实用性.

关键词：粒子群算法、混沌算法、免疫因子、免疫因子浓度、投资收益优化

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1694-1698