基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有所需修改参数少、易于实现的优点,已在大地电磁(magnetotelluric,MT)反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时在目标函数中加入添加先验信息的核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。

连续进化金融模型与全局渐进化稳定策略

本文运用达尔文生物进化论思想研究连续交易金融市场选择的动态变化及一般均衡规律。本文发现并证明了:金融资产“赢利”的充要条件是该资产相对股息大于相对股价;投资比例等于股息分发比例的简单混合策略是全局渐近进化稳定策略;在均衡条件下,对应的金融资产价格等于该资产股息占总股息的比例的数学期望;市场变异或金融创新是有效市场形成的动力;全局渐近进化稳定策略业绩可能在某些时候不是最好的,但只要其初始财富大于零,最终将控制市场上的所有财富,而简单混合策略,可能在某个时候业绩优良,然而,在市场存在全局渐近进化稳定策略的条件下,只要其初始财富份额小于1,最终控制的财富趋向于零,从而被市场所淘汰。