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基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题
被引量:
9
1
作者
刘冬华
甘若迅
+1 位作者
樊锁海
杨明华
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第6期253-256,261,共5页
通过分析中国证券市场现实投资环境和实际特点,建立了一个考虑完整费用的证券投资组合模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,提出了基于捕食策略的粒子群算法,将其用于求解投资组合模型。捕食搜索策略可以通...
通过分析中国证券市场现实投资环境和实际特点,建立了一个考虑完整费用的证券投资组合模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,提出了基于捕食策略的粒子群算法,将其用于求解投资组合模型。捕食搜索策略可以通过调节限制级别来控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索。通过实例分析验证了算法的有效性。
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关键词
捕食搜索策略
粒子群算法
投资组合模型
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职称材料
用微粒群算法求解含交易费用的组合投资模型
被引量:
6
2
作者
夏梦雨
叶春明
徐济东
《上海理工大学学报》
EI
CAS
北大核心
2008年第4期379-381,386,共4页
针对国内证券交易的具体情况,提出了含交易费用的投资组合优化模型.利用微粒群算法对问题进行了求解,并结合实际数据进行仿真.结果表明,利用微粒群算法可以较高的效率求解该模型,且从结果上表明模型的合理性.
关键词
投资组合
微粒群算法
MATLAB软件
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职称材料
基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究
被引量:
6
3
作者
杨建辉
江文婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3364-3367,共4页
通过分析中国证券市场证券交易不可拆分、不能卖空的特点以及现存的各种交易费用,建立一个考虑完整交易费用的证券投资组合优化模型,同时给出一个应用粒子群算法(PSO)求解的实例。结果证明该证券投资组合优化模型的完整性和有效性,也...
通过分析中国证券市场证券交易不可拆分、不能卖空的特点以及现存的各种交易费用,建立一个考虑完整交易费用的证券投资组合优化模型,同时给出一个应用粒子群算法(PSO)求解的实例。结果证明该证券投资组合优化模型的完整性和有效性,也表明PSO算法可以快速准确地求解证券投资组合优化问题。
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关键词
交易费用
证券投资组合
粒子群算法
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职称材料
基于二次粒子群算法的投资组合优化
被引量:
1
4
作者
蒋金山
廖文志
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第6期161-163,共3页
投资组合优化问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统算法很难解决这一问题。将二次粒子群算法应用到投资组合优化问题中,并采用参数的自适应变化。数值模拟表明该算法在投资组合优化问题中能避免陷入局部最优,加快达到全局最...
投资组合优化问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统算法很难解决这一问题。将二次粒子群算法应用到投资组合优化问题中,并采用参数的自适应变化。数值模拟表明该算法在投资组合优化问题中能避免陷入局部最优,加快达到全局最优的收敛速度,并在一定意义下优于标准粒子群算法。
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关键词
投资组合
二次粒子群算法
粒子群算法
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职称材料
基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法
5
作者
黄招娣
《井冈山大学学报(社会科学版)》
2014年第3期76-80,共5页
采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种改进型粒子群(Improved Particle Swarm Opti...
采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种改进型粒子群(Improved Particle Swarm Optimizer,IPSO)算法,可以优化BP(Back Propagation)神经网络,并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明:该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO-BP神经网络优化证券投资组合方法。
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关键词
粒子群算法
IPSO
BP神经网络
证券投资组合
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职称材料
基于CPSO的基础设施模糊投资组合优化模型
被引量:
5
6
作者
曾梅
郭均鹏
《河北工业科技》
CAS
2016年第1期1-5,共5页
针对基础设施效益模糊、难以度量的特点,结合模糊集理论,建立了模糊投资组合优化模型,改进粒子群算法,加入混沌思想,使用混沌粒子群算法(CPSO)求解基础设施的模糊投资组合优化模型。以4个城市投资公司的数据为样本,验证该方法的科学性...
针对基础设施效益模糊、难以度量的特点,结合模糊集理论,建立了模糊投资组合优化模型,改进粒子群算法,加入混沌思想,使用混沌粒子群算法(CPSO)求解基础设施的模糊投资组合优化模型。以4个城市投资公司的数据为样本,验证该方法的科学性与有效性。研究结果表明:模糊投资组合优化模型可较好地表征基础设施的模糊效益,提高基础设施投资决策的科学性;混沌寻优思想改进的粒子群算法可求得模糊投资组合优化模型的全局最优解,增强算法的鲁棒性。
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关键词
组合最优化
模糊集
投资组合优化
混沌粒子群算法
模型
基础设施
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职称材料
粒子群算法求解组合投资问题
7
作者
许振明
《电脑学习》
2009年第6期113-115,共3页
本文在分析概率准则下的组合投资问题模型的基础上,提出了一种基于粒子群优化算法的求解方案,并用C++加以实的收敛性和计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法。现,然后结合实例,和传统方法、随机模拟结合遗传算法,遗传—...
本文在分析概率准则下的组合投资问题模型的基础上,提出了一种基于粒子群优化算法的求解方案,并用C++加以实的收敛性和计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法。现,然后结合实例,和传统方法、随机模拟结合遗传算法,遗传—禁忌算法等进行比较。
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关键词
组合投资
粒子群优化算法
概率准则
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职称材料
基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解
被引量:
11
8
作者
王灿杰
邓雪
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第2期154-159,192,共7页
本文考虑到证券市场的投资者往往面临着随机和模糊两种不确定性的情形,在模糊随机环境下把证券的收益率视作三角模糊变量,在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值-熵-偏度三目标投资组合决策模型,拓展了基于可信性理论的投资组...
本文考虑到证券市场的投资者往往面临着随机和模糊两种不确定性的情形,在模糊随机环境下把证券的收益率视作三角模糊变量,在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值-熵-偏度三目标投资组合决策模型,拓展了基于可信性理论的投资组合决策模型的研究内容,同时通过对约束条件处理方法,外部档案维护方法等关键算子的改良,提出了一种新的约束多目标粒子群算法。本文运用该算法对模型进行求解,把得到的最优解与传统的多目标粒子群算法得到的最优解进行对比,结果表明新算法得到的最优解的质量会显著地优于传统的多目标粒子群算法的最优解,从而验证了算法的有效性和准确性。该算法可以在三维空间中得到一个分布性和逼近性较好的Pareto最优曲面,满足投资者对不同目标的差异需求,为投资者提供合理的投资组合决策方案。
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关键词
可信性理论
粒子群算法
Pareto最优曲面
投资组合
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职称材料
改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用
9
作者
何光
卢小丽
李高西
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期533-544,共12页
针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lé...
针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力。另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优。基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好。最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性。
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关键词
量子粒子群优化算法
自融资投资组合
Lévy飞行
混合概率分布
收敛精度
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职称材料
考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型研究
10
作者
芦新
乔欢欢
马震
《华东电力》
北大核心
2012年第7期1245-1248,共4页
对近年来国内外有关发电容量投资组合模型及相关算法进行了细致分析和优劣对比,构建了考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型,同时根据免疫粒子群算法进行了相应的算例分析,为提高我国发电容量投资组合研究水平提供了一定的参考...
对近年来国内外有关发电容量投资组合模型及相关算法进行了细致分析和优劣对比,构建了考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型,同时根据免疫粒子群算法进行了相应的算例分析,为提高我国发电容量投资组合研究水平提供了一定的参考和借鉴。
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关键词
发电容量
投资最优组合
环境成本
免疫粒子群
原文传递
题名
基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题
被引量:
9
1
作者
刘冬华
甘若迅
樊锁海
杨明华
机构
暨南大学信息科学技术学院数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第6期253-256,261,共5页
基金
国家自然科学基金(No.11071089)
广东省自然科学基金(No.10151063201000006)
中央高校基本业务费专项资金(No.21609602)
文摘
通过分析中国证券市场现实投资环境和实际特点,建立了一个考虑完整费用的证券投资组合模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,提出了基于捕食策略的粒子群算法,将其用于求解投资组合模型。捕食搜索策略可以通过调节限制级别来控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索。通过实例分析验证了算法的有效性。
关键词
捕食搜索策略
粒子群算法
投资组合模型
Keywords
predatory search strategy
particle
swarm
optimization
(PSO)
portfolio
investment
分类号
F830.59 [经济管理—金融学]
O211 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
用微粒群算法求解含交易费用的组合投资模型
被引量:
6
2
作者
夏梦雨
叶春明
徐济东
机构
上海理工大学管理学院
出处
《上海理工大学学报》
EI
CAS
北大核心
2008年第4期379-381,386,共4页
基金
上海市重点学科建设资助项目(T0502)
文摘
针对国内证券交易的具体情况,提出了含交易费用的投资组合优化模型.利用微粒群算法对问题进行了求解,并结合实际数据进行仿真.结果表明,利用微粒群算法可以较高的效率求解该模型,且从结果上表明模型的合理性.
关键词
投资组合
微粒群算法
MATLAB软件
Keywords
portfolio
investment
particle
swarm
optimization
Matlab software
分类号
F224.3 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究
被引量:
6
3
作者
杨建辉
江文婷
机构
华南理工大学工商管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3364-3367,共4页
文摘
通过分析中国证券市场证券交易不可拆分、不能卖空的特点以及现存的各种交易费用,建立一个考虑完整交易费用的证券投资组合优化模型,同时给出一个应用粒子群算法(PSO)求解的实例。结果证明该证券投资组合优化模型的完整性和有效性,也表明PSO算法可以快速准确地求解证券投资组合优化问题。
关键词
交易费用
证券投资组合
粒子群算法
Keywords
transaction cost
portfolio
investment
particle
swarm
optimization
( PSO)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于二次粒子群算法的投资组合优化
被引量:
1
4
作者
蒋金山
廖文志
机构
华南理工大学数学科学学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第6期161-163,共3页
文摘
投资组合优化问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统算法很难解决这一问题。将二次粒子群算法应用到投资组合优化问题中,并采用参数的自适应变化。数值模拟表明该算法在投资组合优化问题中能避免陷入局部最优,加快达到全局最优的收敛速度,并在一定意义下优于标准粒子群算法。
关键词
投资组合
二次粒子群算法
粒子群算法
Keywords
portfolio
investment
Quadratic
particle
swarm
optimization
particle
swarm
optimization
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
TS210.3 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法
5
作者
黄招娣
机构
华东交通大学电气与电子工程学院
出处
《井冈山大学学报(社会科学版)》
2014年第3期76-80,共5页
基金
教育部人文社会科学研究基金项目"基于折线模糊神经网络的证券投资组成合方法研究"(项目编号:12YJCZH078)
文摘
采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种改进型粒子群(Improved Particle Swarm Optimizer,IPSO)算法,可以优化BP(Back Propagation)神经网络,并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明:该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO-BP神经网络优化证券投资组合方法。
关键词
粒子群算法
IPSO
BP神经网络
证券投资组合
Keywords
particle
swarm
Optimizer algorithm
IPSO
BP Neural Networks
portfolio
investment
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F830.91 [经济管理—金融学]
下载PDF
职称材料
题名
基于CPSO的基础设施模糊投资组合优化模型
被引量:
5
6
作者
曾梅
郭均鹏
机构
天津大学管理与经济学部
出处
《河北工业科技》
CAS
2016年第1期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金(71271147)
文摘
针对基础设施效益模糊、难以度量的特点,结合模糊集理论,建立了模糊投资组合优化模型,改进粒子群算法,加入混沌思想,使用混沌粒子群算法(CPSO)求解基础设施的模糊投资组合优化模型。以4个城市投资公司的数据为样本,验证该方法的科学性与有效性。研究结果表明:模糊投资组合优化模型可较好地表征基础设施的模糊效益,提高基础设施投资决策的科学性;混沌寻优思想改进的粒子群算法可求得模糊投资组合优化模型的全局最优解,增强算法的鲁棒性。
关键词
组合最优化
模糊集
投资组合优化
混沌粒子群算法
模型
基础设施
Keywords
combinational
optimization
fuzzy set
optimized
investment
portfolio
chaos
particle
swarm
optimization
model
infrastructure
分类号
F270.5 [经济管理—企业管理]
O242.1 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
粒子群算法求解组合投资问题
7
作者
许振明
机构
厦门大学嘉庚学院信息与计算科学系
出处
《电脑学习》
2009年第6期113-115,共3页
文摘
本文在分析概率准则下的组合投资问题模型的基础上,提出了一种基于粒子群优化算法的求解方案,并用C++加以实的收敛性和计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法。现,然后结合实例,和传统方法、随机模拟结合遗传算法,遗传—禁忌算法等进行比较。
关键词
组合投资
粒子群优化算法
概率准则
Keywords
portfolio investment particle swarm optimization probability criterion
分类号
F830.59 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解
被引量:
11
8
作者
王灿杰
邓雪
机构
华南理工大学数学学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第2期154-159,192,共7页
基金
2016年广东省自然科学基金项目(2016A030313545)
2018中央高校基本科研业务费(x2lxC2180170)
+1 种基金
2018教育部人文社科规划基金(x2lxY9180090)
2018广东省软科学研究项目(201825)
文摘
本文考虑到证券市场的投资者往往面临着随机和模糊两种不确定性的情形,在模糊随机环境下把证券的收益率视作三角模糊变量,在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值-熵-偏度三目标投资组合决策模型,拓展了基于可信性理论的投资组合决策模型的研究内容,同时通过对约束条件处理方法,外部档案维护方法等关键算子的改良,提出了一种新的约束多目标粒子群算法。本文运用该算法对模型进行求解,把得到的最优解与传统的多目标粒子群算法得到的最优解进行对比,结果表明新算法得到的最优解的质量会显著地优于传统的多目标粒子群算法的最优解,从而验证了算法的有效性和准确性。该算法可以在三维空间中得到一个分布性和逼近性较好的Pareto最优曲面,满足投资者对不同目标的差异需求,为投资者提供合理的投资组合决策方案。
关键词
可信性理论
粒子群算法
Pareto最优曲面
投资组合
Keywords
credibility theory
particle
swarm
algorithm
pareto optimal surface
investment
portfolio
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用
9
作者
何光
卢小丽
李高西
机构
重庆工商大学经济社会应用统计重庆市重点实验室
重庆工商大学数学与统计学院
重庆工商大学长江上游经济研究中心
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期533-544,共12页
基金
国家自然科学基金(11901068)
重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0328,cstc2020jcyj-msx mX0316)
+2 种基金
重庆市教委人文社科基地项目(18SKJD034)
重庆工商大学博士科研启动项目(2015-56-08)
重庆工商大学校级项目(KFJJ2016008,1552004)。
文摘
针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力。另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优。基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好。最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性。
关键词
量子粒子群优化算法
自融资投资组合
Lévy飞行
混合概率分布
收敛精度
Keywords
quantum behaved
particle
swarm
optimization
algorithm
self-financing
portfolio
Lévy flight
hybrid
probability
distribution
convergence precision
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型研究
10
作者
芦新
乔欢欢
马震
机构
华北电力大学经济与管理学院
出处
《华东电力》
北大核心
2012年第7期1245-1248,共4页
基金
国家自然科学基金项目(71071052)~~
文摘
对近年来国内外有关发电容量投资组合模型及相关算法进行了细致分析和优劣对比,构建了考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型,同时根据免疫粒子群算法进行了相应的算例分析,为提高我国发电容量投资组合研究水平提供了一定的参考和借鉴。
关键词
发电容量
投资最优组合
环境成本
免疫粒子群
Keywords
generation capacity
optimal
investment
portfolio
environmental cost
immune
particle
swarm
分类号
TM-9 [电气工程]
F407.61 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题
刘冬华
甘若迅
樊锁海
杨明华
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
9
下载PDF
职称材料
2
用微粒群算法求解含交易费用的组合投资模型
夏梦雨
叶春明
徐济东
《上海理工大学学报》
EI
CAS
北大核心
2008
6
下载PDF
职称材料
3
基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究
杨建辉
江文婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
6
下载PDF
职称材料
4
基于二次粒子群算法的投资组合优化
蒋金山
廖文志
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
1
下载PDF
职称材料
5
基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法
黄招娣
《井冈山大学学报(社会科学版)》
2014
0
下载PDF
职称材料
6
基于CPSO的基础设施模糊投资组合优化模型
曾梅
郭均鹏
《河北工业科技》
CAS
2016
5
下载PDF
职称材料
7
粒子群算法求解组合投资问题
许振明
《电脑学习》
2009
0
下载PDF
职称材料
8
基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解
王灿杰
邓雪
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
11
下载PDF
职称材料
9
改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用
何光
卢小丽
李高西
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
10
考虑环境成本的发电容量投资最优组合决策模型研究
芦新
乔欢欢
马震
《华东电力》
北大核心
2012
0
原文传递
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