求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法

• 作者: 李锋刚 蒋祥飞 陈亚波 骆林
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 投资组合优化 改进粒子群算法 离散复形法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1870-1877
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.09.020

摘要

针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能.针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛.对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锋刚	合肥工业大学管理学院	34	361	12.0	18.0
5	骆林	合肥工业大学管理学院	1	6	1.0	1.0
9	陈亚波	合肥工业大学管理学院	2	16	2.0	2.0
13	蒋祥飞	合肥工业大学管理学院	1	6	1.0	1.0