基于遗传–蚁群算法的证券组合投资优化研究

• 作者: 刘昊 王慧颖 衣梦涵
• 来源期刊: 建模与仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 证券组合投资 多目标规划 遗传算法 蚁群算法 算法融合
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 161-169
• 页数: 9页
• 分类号: F2

摘要

基于Markowitz资产组合理论,综合考虑证券投资的风险和收益,建立证券组合投资的多目标规划模型,融合遗传算法和蚁群算法应用于上述模型的求解。具体地,将具有快速全局搜索能力的遗传算法产生的问题初始解转化为蚁群算法的初始信息分布,再对蚁群进行遗传操作,最后利用蚁群算法的并行性、正反馈机制、求解效率高的特征寻求最优解。实验结果表明:上述两种算法的融合在求解质量和效率上均优于单独的遗传算法或蚁群算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昊	中央财经大学管理科学与工程学院	7	51	3.0	7.0
2	王慧颖	中央财经大学统计与数学学院	2	3	1.0	1.0
3	衣梦涵	东北农业大学理学院	1	0	0.0	0.0