基于原对偶内点算法求解投资组合优化模型

研究了标准均值方差投资组合选择模型,针对目前求解方法不具有多项式算法复杂性,文章给出了求解均值方差投资组合优化模型的原对偶内点算法.该算法具有多项式复杂性,因此可以快速求解大规模的投资组合优化模型.仿真结果表明,原对偶内点算法可以较好地应用于投资组合问题,具有较广泛的应用空间和一定的推广价值.     

求解VRP的变种群规模混合自适应遗传算法

车辆路径问题是一个NP—hard问题。文章针对该问题设计了一种结合c—w节约启发式算法进行子路径优化的变种群规模混合自适应遗传算法。该混合遗传算法的种群规模随适应度值及进化代数的变化而变化;交叉概率及变异概率也随个体适应度值的不同而自适应地调整。其次．利用C-W节约启发式算法对子路径进行优化,有效地弥补遗传算法局部搜索能力较差的不足。对随机选择的10个基准测试实例的计算结果表明,该算法是求解车辆路径问题的有效方法。     

一种求解基数约束投资组合优化的混合粒子群算法

如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点.文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力.通过和其他一些智能计算方法对Markowitz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性.     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.     

基于改进粒子群优化算法的物流配送中心选址技术

文章同时考虑客户和物流规划部门的利益,构建了物流配送中心地址优化的双层规划模型。提出了一种改进的粒子群优化算法,分别求解双层规划模型的上层模型和下层模型。仿真实例表明了本文方法的可行性和有效性。     

非线性方程组多根联解的协同进退粒子群算法及其应用

文章构造了自适应惩罚尺度函数,并结合最小二乘法将方程组的求根转化为等价的多峰优化模型,然后在粒子群算法框架下提出了局部协同和进退寻优两种迭代进化策略。局部协同策略保证了所有粒子能通过局部抱团收敛到每个根,局部进退寻优策略提升了寻根的速度和精度。基于这两种进化策略设计的协同进退粒子群（CARPSO）算法有效融合了粒子群算法的全局搜索能力和进退法的局部快速寻优能力。实证分析表明,CARPSO算法能高效和精确地求解非线性方程组的所有根,并在广义Logistic分布的参数估计中,展现出了很高的有效性。     

蚂蚁算法的投资组合模型

Markowitz于1952年发表了资产组合选择的正式模型,揭示了"不要把你所有的鸡蛋放在一个篮子里"的分散化原则.该模型也使得他获得了1990年的诺贝尔经济学奖.并且直到现在仍受到广大投资公司关注.但该模型是一个非线性连续规划问题,采用纯数学方法从问题的内部解决是比较困难,而且也不实际.蚂蚁算法作为一种新型的模拟进化算法,绕过纯数学屏障,从问题外部入手,采用计算机技术,能快速准确地对问题进行求解.     

基于微粒群算法的企业创新能力评价

文章针对目前企业创新能力评价缺少定量方法的现状,构建了企业创新能力评价指标体系,以与最优和最劣对象距离之和最小为目标,运用微粒群优化算法,确定出企业创新指标体系权重,用模糊隶属赋值方法对指标进行了无量纲处理,进而对企业创新能力做出模糊综合评价,最后以成都市抽样调查企业为实例进行了比较分析,验证该方法的有效性和可行性。     

启发反馈式粒子群物流优化模型及其应用

文章提出了一种求解物流优化问题的带有启发反馈的粒子群混合优化方法.在该混合方法中,方案提升阶段由储存在父代个体中的知识库作为辅助.通过使用粒子群优化法,即每个粒子必须按照粒子群混合优化方法的基本原则来提升它们的物理移动,直到满足被选为父代的所有要求.每个父代的每份知识库,都有可能转移到它的子代以及全部人数的子代.当这些理念应用到物流优化问题时,得到了非常好的优化结果.     

金融时间序列混合智能预测模型及实证研究

文章针对金融时间序列变化复杂、难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量回归和粒子群优化的混合智能预测模型.经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,最后通过粒子群优化算法对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值.证券市场实证研究表明该模型可以准确预测金融时间序列.     

一种条件概率和微粒群相结合的外贸风险识别方法

为了定量研究外贸业务中存在的风险,建立了外贸业务中风险识别的动态指标体系.文章提出一种务件概率和微粒群算法(PSO)相结合的方法对外贸业务风险进行研究,先采用条件概率计算各指标对风险结果的影响程度.再利用微粒群算法对各指标的权重进行计算,两者结果合成得到风险识别的结果.最后将识别结果与支持向量机方法、神经网络方法进行比较,说明了算法的有效性.     

基于直觉模糊集的群决策问题的模型及解法

模糊多属性群决策问题是现代群决策理论研究的重要范畴,它是从单个决策者的独裁情形演变为多个决策者商议的情形,再交杂着模糊理念,将决策分析过程变得复杂,难以分出仲伯.目前求解模糊多属性群决策问题的很多算法是在独裁型模糊多属性决策程序的基础上获得,或是将经典的群决策算法移植到模糊环境下.但还很少有文章用直觉模糊集理论来研究群决策问题.本文以直觉模糊来描述群决策的数据结构,以模糊理想解和模糊负理想解为参照基准,将李登峰构造的求解属性乐观权重值的线性规划模型移植到群决策问题中,并假定必要的数据归一处理已事先完成,提出相应的决策程序,先整体综合,再加权,后决策.结合算例说明该算法具有较强的实用性和信度.     

基于分支定界法的飞机均衡排班计划求解

文章阐述的是航空经济优化中,为实现现有飞机运营和维护成本的最小化,如何根据现有的航班时刻表以及机型分配结果,以每架飞机平均飞行时间均衡为优化目标的飞机排班问题的实现过程.提出了基于分支定界法解决飞机排班问题的方案.讨论了分枝定界法求解具体优化问题时所采取的算法策略.将以飞机使用均衡为目标的飞机排班问题转化为基于分支定界法的求解,并将此方法应用于一个具体算例中,求得12架A320机型68个航班的满意排班结果,总耗时小于0.3秒,实验结果表明,该方法可以有效解决飞机排班问题,并具有较高的实际应用价值.     

一种改进的集成混合遗传算法

文章针对传统的遗传算法的早熟现象(即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解),提出了一种将传统优化方法以及模拟退火算法与遗传算法相结合的新思路,即分别在无约束问题和有约束问题两种情况下,采用下降算法和模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传算法;并将此混合算法应用于实际问题求解中,实验表明该算法具有全局最优性和收敛性.     

CGE模型求解算法研究评述

 CGE模型求解算法是模型从一般均衡理论走向实际应用的基础,亦是经济工作者在应用CGE模型时所面对的重要问题.本文通过对现有的求解算法进行综述,包括传统的Scarf不动点算法、牛顿迭代法、Tatonnement算法、Johanson-Euler法、投影拉格朗日(projected Lagrange)算法,以及近期兴起的遗传(GA)算法和模拟退火(SSA)算法,扼要说明它们的求解原理及存在的问题,指出各自的优缺点并作了详尽的比较分析与探讨,对于致力于推进CGE建模与仿真求解技术瓶颈突破的研究者们具体重要的参考意义.     

PSO-AHP模型在综合评价中的构建及应用

文章针对AHP在综合评价中确定权重的缺点,基于粒子群优化算法(PSO),构建了PSO-AHP模型,运用此模型求解水运业对南京市武家嘴村新农村建设作用评价的权重,并与AHP求解结果进行了比较。结果表明,PSO-AHP模型求解的权重及指标一致性均优于AHP,克服了AHP法中判断矩阵一旦给定,权重及指标一致性无法改善的缺点。     

路网增长引导的区域经济扩散度量方法

在我国区域交通基础设施规划引导性明显增强的新形势下,研究区域多经济体在路网规划引导下的扩散过程,建立基于经济体自由组合、动态速度的扩散模型,并采用粒子群算法对模型进行求解,算例证明模型和算法适用于经济扩散效应的测度.可对经济体规模、路网节点城市容量、交通条件表征以及扩散速度和密度关系方面进一步进行研究,以拓展该扩散模型的应用.     

基于改进的次梯度优化算法的Qos路由问题研究

文章研究基于Lagrange松弛的Qos路由模型，给出普通次梯度优化算法的算法步骤。通过改进步长因子公式和搜索方向，在普通次梯度优化算法（GSOA）的基础上，提出了一种改进的次梯度优化算法（MSOA），并给出算法步骤；运用改进的次梯度优化算法（MSOA）给出了基于Lagrange松弛的Qos路由模型，并求解该路由模型。     

基于VaR约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型及实证研究

文章在均值-绝对偏差投资组合优化模型中,加入风险价值约束,给出了基于VaR约束的投资组合优化模型,以增强对投资风险的控制能力,然后利用一个自适应的粒子群算法对这个模型进行求解,实证研究表明模型是合理且风险控制能力更强,能够更好地为投资者提供决策依据。     

用规划求解对三种统计方法的补充和改进

在实际应用的一些基本统计分析方法中往往需要进行复杂计算来求解,而在统计学的有关书籍中要么没有介绍如何计算,要么采用传统的算法,传统算法计算量大而且不够准确。本文介绍了用Excel中的单变量求解或规划求解对三种统计方法的计算应用进行改进和完善。1方程式法中平均发展速