一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用

• 作者: 刘羿 袁著址 陈增强
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 学科: 数学
• 关键词: PSO算法(Particle Swarm Optimization) 现代资产投资 多样性 收敛因子模型 多目标优化
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 82-87
• 页数: 6页
• 分类号: O1
• 字数: 2980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2007.11.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈增强	南开大学自动化系	345	4297	35.0	48.0
2	刘羿	南开大学自动化系	2	2	1.0	1.0
3	袁著址	南开大学自动化系	1	2	1.0	1.0