求解期末亏损最小对冲问题的交叉熵蝙蝠算法

• 作者: 李国成 肖庆宪
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 对冲 下方风险 蝙蝠算法 交叉熵 协同演化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 11-18
• 页数: 8页
• 分类号: TP301|O221
• 语种: 中文

摘要

针对不完全金融市场里期末亏损最小对冲问题,将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中去,充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象.标准测试函数的测试结果表明,新算法与标准的粒子群优化、遗传算法、蝙蝠算法和交叉熵优化算法相比具有更好的寻优效率.模拟和实证结果都表明,新算法用来寻求最优对冲策略是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖庆宪		107	667	11.0	21.0
2	李国成		10	42	5.0	6.0