【摘 要】
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投资组合决策面临现实证券市场中的大量数据,是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统的算法难以有效求解。文化算法和粒子群算法是新近出现的两种仿生智能算法,将新提出
【机 构】
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宁夏大学数学计算机学院,北方民族大学信息与系统科学研究所
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投资组合决策面临现实证券市场中的大量数据,是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统的算法难以有效求解。文化算法和粒子群算法是新近出现的两种仿生智能算法,将新提出的动态文化粒子群算法用于求解均值-VaR模型,用罚函数方法处理模型中的不等式约束,选取沪市和深市的十六支股票作为备选股票进行实证分析,数值结果表明该算法可以高效、合理地解决投资组合优化问题。
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