【摘 要】
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运用群智能算法解决投资组合优化时会遇到收敛速度慢、收敛精度不高、鲁棒性弱等问题。鉴于此,对以往算法的不足进行研究,尝试运用规范化、随机选择行为中加入变异因子以及改
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
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运用群智能算法解决投资组合优化时会遇到收敛速度慢、收敛精度不高、鲁棒性弱等问题。鉴于此,对以往算法的不足进行研究,尝试运用规范化、随机选择行为中加入变异因子以及改进觅食行为的搜索策略,通过轮盘赌对整个鱼群进行择优选取并迭代。验证算法性能的数据集来自沪深股市中随机选取的20只股票的实时交易数据,对模型参数以及算法参数进行详细分析,分析结果表明,该算法具有较好性能。
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