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改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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拍卖是国有企业并购的一种有效市场配置方式.从社会整体效用的视角出发,国有企业并购多属性拍卖比以价格为目标的单属性拍卖的效用更高.在分析国有企业并购中凸显问题的基础上,构建了国有企业并购多属性拍卖决策的属性集.采用了Vague集的方法描述国有企业并购多属性拍卖中的模糊信息.根据实际的情况,建立了不完全偏好信息下的国有企业并购多属性拍卖的模糊决策模型.该决策模型中利用Vague值的得分函数确定理想解和负理想解,并依据新定义的Vague集的一种距离测度方式计算各方案与理想解和负理想解的距离.提出了一种交叉迭代法用于求解包含未知权重信息的非线性规划模型,得到属性集的最优权重.最后的应用算例分析表明了该方法的有效性和可行性,为国有企业并购的多属性拍卖决策提供了一种新的思路. 相似文献
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