基于元胞蚂蚁算法的商业银行信用风险评估模型研究

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蚁群优化算法是一种新型的解决组合优化问题的仿真型算法,在许多优化计算领域中都有广泛的应用,但却有容易陷入局部最优等方面的缺陷.本人之前研究将元胞自动机原理引入妈蚁算法,构造元胞妈蚁算法,该算法从理论上被证明能部分避免妈蚁算法的缺陷从而提高算法的有效性.本文针对商业银行信用风险评估模型的特性,对元胞妈蚁算法的选择策略、元胞机制、信息素更新机制及寻优终止条件等机制进行改造,提出一种具备自我学习和系统信息反馈机制的商业银行信用风险评估元胞妈蚁算法模型.最后用DELPHI做了算法仿真实验,结果验证了该模型在信用风
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