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10.3969/j.issn.1672-9722.2019.08.005

人工蜂群算法在投资组合问题中的优化应用

引用
论文基于人工蜂群算法的基本思想,对投资组合问题中的带基数约束的均值-方差(CCMV)模型进行求解.在求解过程中,针对CCMV模型设计了能够始终得到可行解的FABC算法.然后对FABC的更新方程进行改进,加入当前最优解的指导作用,得到了收敛速度更快的IFABC算法.最后,基于二次规划对IFABC算法进行进一步改进,提出了求解效果更优的QFABC算法.对真实市场数据进行测试,并对比三种算法的性能,结果表明:QFABC的优化效果最好,但运行时间较长;IFABC算法优化效果接近QFABC算法且运行时间较短.

人工蜂群算法、投资组合问题、二次规划

47

TP301.6(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金项目;浙江省教育厅科研项目;台州市哲学社会科学规划课题成果;台州职业技术学院校级青年课题

2020-01-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

1869-1873,1894

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计算机与数字工程

1672-9722

42-1372/TP

47

2019,47(8)

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