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应用加速遗传算法解决组合证券投资决策问题,可以克服传统遗传算法的缺点:对搜索空间(优化变量空间)的大小变化适应能力差,计算量大,易出现早熟收敛,控制参数的设置技术无明确准则指导等,与已有结果相比,对协方差矩阵无正定性要求,目标函数可以推广到规模庞大,提高预测精度等优点.
基于加速遗传算法的组合证券投资决策
【摘 要】
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应用加速遗传算法解决组合证券投资决策问题,可以克服传统遗传算法的缺点:对搜索空间(优化变量空间)的大小变化适应能力差,计算量大,易出现早熟收敛,控制参数的设置技术无明
【机 构】
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东南大学经济理管学院,电子科技大学管理学院
【出 处】
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中国工程科学
【发表日期】
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2002年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金，信息产业部软科学项目
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