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一種改進粒子群優(yōu)化算法及其在投資規(guī)劃中的應用
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 關鍵詞: PSO算法(Particle Swarm Optimization) 現(xiàn)代資產投資 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)劃中的應用】相關文章:
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