一種改進粒子群優(yōu)化算法及其在投資規(guī)劃中的應(yīng)用

粒子群優(yōu)化算法(PSO)是模擬生物群體智能的優(yōu)化算法,具有良好的優(yōu)化性能.但是群體收縮過快和群體多樣性降低導(dǎo)致早熟收斂.本文引入了多樣性指標和收斂因子模型來改進PSO算法,形成多樣性收斂因子PSO算法(DCPSO),并且對現(xiàn)代資產(chǎn)投資的多目標規(guī)劃問題進行了優(yōu)化,簡化了多目標規(guī)劃的問題,并且表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)PSO算法更好性能.

作 者： 劉羿 陳增強 袁著址 LIU Yi CHEN Zeng-qiang YUAN Zhu-Zhi   作者單位： 南開大學,自動化系,天津,300071  刊 名： 數(shù)學的實踐與認識  ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY  年，卷(期)： 2007 37(11)  分類號： O1  關(guān)鍵詞： PSO算法(Particle Swarm Optimization)   現(xiàn)代資產(chǎn)投資   多樣性   收斂因子模型   多目標優(yōu)化  

【一種改進粒子群優(yōu)化算法及其在投資規(guī)劃中的應(yīng)用】相關(guān)文章：

改進遺傳算法在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用04-26

改進的遺傳算法在連續(xù)體結(jié)構(gòu)多目標拓撲優(yōu)化中的應(yīng)用04-26

改進模糊聚類算法及其在人力資源管理中的應(yīng)用04-26

智能算法及其在環(huán)境預(yù)警中的應(yīng)用04-26

基于粒子群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源評價中的應(yīng)用04-27

基于劃分和重分布的粒子群算法及優(yōu)化策略04-25

模擬退火算法在安全投資決策中的應(yīng)用04-26

信息熵方程求解算法及其應(yīng)用04-26

基于粒子群算法的資源均衡04-27

多層次圖排序算法及其在圖剖分中的應(yīng)用04-26