一种求解基数约束投资组合优化的混合粒子群算法
2016-05-18分类号:F830.59;TP18
【部门】重庆工商大学财政金融学院 西南交通大学经济与管理学院
【摘要】如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点。文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力。通过和其他一些智能计算方法对Markow-itz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性。
【关键词】基数约束投资组合优化 风险范围理论 粒子群优化 极值优化 混沌变异算子
【基金】国家自然科学基金资助项目(71371157);; 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20120184110020);; 四川省科技青年基金项目(15QNJJ0032);; 重庆市教委科研项目(KJ1500618)
【所属期刊栏目】统计与决策
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