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文章基于CVaR模型进行投资组合优化，并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中，为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷，对算法进行了改进，并与标准粒子群算法（Pso）和遗传算（GA）进行了比较，结果表明，改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的，且优于标准粒子群算法和遗传算法。
改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用
【摘 要】
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文章基于CVaR模型进行投资组合优化，并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中，为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷，对算法进行了改进，并与标准粒子群算法（Pso）和遗传算（G
【机 构】
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华南理工大学工商管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2009年8期
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