基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究
微粒群优化(PSO)算法是新近出现的一种仿生算法,简单容易实现,而且随机搜索,不易陷于局部最优.本文将该算法引入证券投资组合领域,研究允许卖空证券和不允许卖空证券两种情形下的投资组合优化问题.文中首先系统介绍PSO算法原理、流程以及算法的改进发展,然后分析了卖空证券投资和不允许卖空证券投资两种情形下的优化模型,接下来介绍了应用PSO算法编码解决证券投资组合优化的方法步骤.最后,通过两个应用实例,计算表明PSO算法可以准确快速地解决证券投资组合优化问题.
微粒群优化、证券组合投资问题、经济优化
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目70572043
2008-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
221-224,234
