基于量子行为粒子群优化方法的随机规划算法

• 作者: 孙俊 李红梅 须文波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 随机规划 资产分配 粒子群 量子行为
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 185-188,225
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.24.053

摘要

在不断变化的金融市场中,多阶段投资组合优化通过周期性地重组投资对象来追求回报最大,风险最小.提出了使用基于量子化行为的粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)解决多阶段投资优化问题,并使用经典的利润风险函数作为目标函数,通过算法对标准普尔指数100的不同股票和现金进行投资组合的优化研究.根据实验得出的期望收益率与方差表明,QPSO算法在寻找全局最优解方面要优于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	李红梅	江南大学信息工程学院	7	19	3.0	4.0