【摘 要】
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论文基于人工蜂群算法的基本思想,对投资组合问题中的带基数约束的均值-方差(CCMV)模型进行求解。在求解过程中,针对CCMV模型设计了能够始终得到可行解的FABC算法。然后对FAB
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：71803179）;浙江省教育厅科研项目（编号：Y201533943）;台州市哲学社会科学规划课题成果（编号：18GHQ11）;台州职业技术学院校级青年课题（编号：2016QN06）资助
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论文基于人工蜂群算法的基本思想,对投资组合问题中的带基数约束的均值-方差(CCMV)模型进行求解。在求解过程中,针对CCMV模型设计了能够始终得到可行解的FABC算法。然后对FABC的更新方程进行改进,加入当前最优解的指导作用,得到了收敛速度更快的IFABC算法。最后,基于二次规划对IFABC算法进行进一步改进,提出了求解效果更优的QFABC算法。对真实市场数据进行测试,并对比三种算法的性能,结果表明:QFABC的优化效果最好,但运行时间较长;IFABC算法优化效果接近QFABC算法且运行时间较短。
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