一種改進粒子群優(yōu)化算法及其在投資規(guī)劃中的應(yīng)用

粒子群優(yōu)化算法(PSO)是模擬生物群體智能的優(yōu)化算法,具有良好的優(yōu)化性能.但是群體收縮過快和群體多樣性降低導(dǎo)致早熟收斂.本文引入了多樣性指標(biāo)和收斂因子模型來改進PSO算法,形成多樣性收斂因子PSO算法(DCPSO),并且對現(xiàn)代資產(chǎn)投資的多目標(biāo)規(guī)劃問題進行了優(yōu)化,簡化了多目標(biāo)規(guī)劃的問題,并且表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)PSO算法更好性能.

作 者： 劉羿 陳增強 袁著址 LIU Yi CHEN Zeng-qiang YUAN Zhu-Zhi   作者單位： 南開大學(xué),自動化系,天津,300071  刊 名： 數(shù)學(xué)的實踐與認識  ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY  年，卷(期)： 2007 37(11)  分類號： O1  關(guān)鍵詞： PSO算法(Particle Swarm Optimization)   現(xiàn)代資產(chǎn)投資   多樣性   收斂因子模型   多目標(biāo)優(yōu)化  

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