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《计算机系统应用》 2019年02期
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基于天牛须搜索的粒子群优化算法求解投资组合问题

陈婷婷  殷贺  江红莉  王露  
【摘要】:粒子群算法(PSO)作为一种群智能算法,有效提高了投资组合模型的实用性,但存在搜索精度较低和易陷入局部最优的缺陷.为克服其缺点,本文提出基于天牛须搜索(BAS)的粒子群优化算法(简称BSO),并将其应用到包含完整费用的投资组合模型中.在基于天牛须搜索的优化算法中(BSO),每个粒子的更新规则源自BAS,在每次迭代中都有自己对环境空间的判断,而不仅依赖于PSO中历史最佳解决方案和粒子个体的当前全局最优解,从而减少迭代次数、提高搜索速度和精度.实证结果表明算法更具稳定性和有效性.
【作者单位】江苏大学理学院 江苏大学财经学院
【基金】:国家自然科学基金面上项目(71671037)~~
【分类号】:TP18

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 刘冬华;甘若迅;樊锁海;杨明华;;基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题[J];计算机工程与应用;2013年06期
2 杨建辉;江文婷;;基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究[J];计算机应用研究;2010年09期
3 陈炜;张润彤;杨玲;;基于改进粒子群算法的投资组合选择模型[J];计算机科学;2009年01期
4 刘晓峰;陈通;张连营;;基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究[J];系统管理学报;2008年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马骊;李阳;樊锁海;;改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用[J];系统工程理论与实践;2015年05期
2 曹秀爽;姚明林;李兵;;具有捕食策略的混合随机优化算法及其多极值函数优化[J];计算机应用;2014年S2期
3 杜燕连;周永权;;萤火虫群优化算法在交易费用证券组合中应用[J];计算机应用;2014年S2期
4 周君;周林;;新型城镇化背景下农村基础设施投资对农村经济的影响分析[J];城市发展研究;2014年07期
5 王秀利;刘洋;;基于双种群交流粒子群算法的离散投资组合模型[J];计算机工程与应用;2014年24期
6 刘永波;;投资组合优化的可行性规则人工蜂群算法[J];智能系统学报;2014年04期
7 郁书好;杨善林;苏守宝;;一种改进的变步长萤火虫优化算法[J];小型微型计算机系统;2014年06期
8 黄招娣;;基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法[J];井冈山大学学报(社会科学版);2014年03期
9 马战宝;汪晓华;;基于改进人工鱼群算法的物流服务定价决策模型研究[J];物流技术;2014年05期
10 洪卉;;投机型证券投资组合权重调整策略的有效性分析[J];时代金融;2014年02期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨建辉;江文婷;;基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究[J];计算机应用研究;2010年09期
2 符杨;孟令合;罗萍萍;曹家麟;;基于捕食搜索策略的粒子群算法在输电网络扩展规划中的应用[J];电力建设;2009年03期
3 杨丽萍;;基于PSO的证券投资组合优化问题研究[J];统计与决策;2009年04期
4 陈炜;张润彤;杨玲;;基于改进粒子群算法的投资组合选择模型[J];计算机科学;2009年01期
5 刘晓峰;陈通;张连营;;基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究[J];系统管理学报;2008年02期
6 荣喜民;李楠;;考虑完整交易费用的组合证券投资求解[J];数学的实践与认识;2007年10期
7 周洪涛;刘康泽;;摩擦市场条件下的双目标投资组合模型模糊优化[J];数学的实践与认识;2007年07期
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【相似文献】
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1 陈婷婷;殷贺;江红莉;王露;;基于天牛须搜索的粒子群优化算法求解投资组合问题[J];计算机系统应用;2019年02期
2 高岳林;余雅萍;;基于混合量子粒子群优化的投资组合模型及实证分析[J];工程数学学报;2017年01期
3 邵良杉;韩瑞达;;基于天牛须搜索的花朵授粉算法[J];计算机工程与应用;2018年18期
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5 王进成;马梅琴;;一种基于混沌动态权重粒子群优化算法[J];兰州文理学院学报(自然科学版);2018年05期
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7 李成;吕柏权;王智磊;;基于分阶型的改进粒子群优化算法[J];电子测量技术;2018年14期
8 樊吕彬;刘亚红;张玮;;基于微分控制策略的快速粒子群优化算法[J];计算机工程;2018年02期
9 邹东尧;陈鹏伟;刘宽;;基于天牛须搜索优化的室内定位算法[J];湖北民族学院学报(自然科学版);2018年04期
10 刘兆广;纪秀花;刘云霞;;一种快速收敛的非参数粒子群优化算法及其收敛性分析[J];电子学报;2018年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 王亚;于永光;耿玲玲;;一类改进的自适应粒子群优化算法对混沌系统未知参数的估计[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年
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5 高宪文;张大勇;;熵极大自适应变异粒子群优化算法及其应用[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
6 王光辉;陈杰;潘峰;;多种群协同粒子群优化算法求解动态环境优化问题[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 杨茂;田彦涛;杨永明;刘宗春;;基于改进粒子群优化算法的多机器人合作Q学习[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
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10 郑晓明;;基于粒子群优化算法的伺服优化研究[A];第十四届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)[C];2017年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 唐贤伦;混沌粒子群优化算法理论及应用研究[D];重庆大学;2007年
7 唐贤伦;混沌粒子群优化算法理论及应用[D];重庆大学;2007年
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9 张玮;粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用[D];太原理工大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘冬华;基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题[D];暨南大学;2013年
2 郭雁斌;粒子群优化算法研究及其在投资组合优化中的应用[D];吉林大学;2008年
3 张志宇;粒子群优化算法的改进研究及其应用[D];兰州交通大学;2017年
4 杨应娟;基于双重期望效用的投资组合模型及其智能算法研究[D];宁夏大学;2017年
5 陈泽岳;粒子群优化算法在电厂锅炉燃烧控制中的应用[D];华北水利水电大学;2018年
6 王文龙;定区间粒子群优化算法的研究与应用[D];东北大学;2015年
7 黄洋;改进粒子群优化算法及其在神经网络中的应用[D];江南大学;2018年
8 李思;确定粒子群优化算法中所含参数的方法探讨[D];长安大学;2018年
9 史旭栋;基于粒子群优化和鸡群优化的群智能算法研究[D];宁夏大学;2018年
10 南杰琼;粒子群优化算法的改进研究[D];西安工程大学;2018年
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