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一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用
被引量：
2
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作者
刘羿
陈增强
袁著址
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2007年第11期82-87,共6页
粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多...
粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多目标规划问题进行了优化,简化了多目标规划的问题,并且表现出了比传统PSO算法更好性能.
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关键词
pso
算
(
particle
SWARM
Optimization)
现代资产投资
多样性
收敛因子模型
多目标优化
原文传递
题名
一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用
被引量：
2
1
作者
刘羿
陈增强
袁著址
机构
南开大学自动化系
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2007年第11期82-87,共6页
基金
国家自然科学基金(60574036)
高校博士学科专项基金(20050055013)
教育部新世纪支持计划资助研究
文摘
粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多目标规划问题进行了优化,简化了多目标规划的问题,并且表现出了比传统PSO算法更好性能.
关键词
pso
算
(
particle
SWARM
Optimization)
现代资产投资
多样性
收敛因子模型
多目标优化
Keywords
pso
（
particle
Swarm Optimization）
modern investment
diversity
convergence factor
multi-objective optimization
分类号
F830.59 [经济管理—金融学]
F224
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用
刘羿
陈增强
袁著址
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2007
2
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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