基于耦合协调种群状态评估的差分进化算法

差分进化算法是一种基于群体内个体之间差异的全局随机搜索算法,其中变异算子是差分进化算法的重要组成部分,不同的变异算子适用于不同的种群分布情况.为了有效识别种群的进化状态,文中提出基于耦合协调种群状态评估的差分进化算法,计算四个不同等级目标函数值和个体间距离的耦合协调度,评估种群在迭代过程中所处的进化状态.根据评估结果将种群状态分为搜索、平衡、收敛三种进化状态,并针对不同的进化状态构造相应的变异算子池.此外,通过自适应调节Powell方法,提升算法的收敛速度.最后,在CEC2017测试函数集上的数值实验验证文中算法的有效性.

基于DE-lightGBM模型的上市公司高送转预测实证研究

“高送转”现象指上市公司转增较大比例的股票。针对上市公司实施“高送转”现象的预测问题,文中提出了一种基于差分进化算法超参数优化的lightGBM模型(简记为DE-lightGBM)。该模型主要包括两个方面:首先,利用差分进化算法调整lightGBM模型的损失函数中少数类别的权重以及正则项系数,以处理数据类别不平衡的问题;其次,以F1和AUC作为评价指标,再次利用差分进化算法优化li-ghtGBM模型的重要超参数变量,找到一组预测效果最优的参数组合。数值结果显示,DElightGBM模型取得了较好的效果,F1和AUC值分别为0.5368和0.8734。提出的DE-lightGBM模型能够有效识别下一年将会实施“高送转”的上市公司。