人工蜂群算法在投资组合问题中的优化应用
张懿
台州职业技术学院经贸学院 台州 318000
摘要：论文基于人工蜂群算法的基本思想,对投资组合问题中的带基数约束的均值-方差(CCMV)模型进行求解.在求解过程中,针对CCMV模型设计了能够始终得到可行解的FABC算法.然后对FABC的更新方程进行改进,加入当前最优解的指导作用,得到了收敛速度更快的IFABC算法.最后,基于二次规划对IFABC算法进行进一步改进,提出了求解效果更优的QFABC算法.对真实市场数据进行测试,并对比三种算法的性能,结果表明:QFABC的优化效果最好,但运行时间较长;IFABC算法优化效果接近QFABC算法且运行时间较短.
关键词：人工蜂群算法投资组合问题二次规划
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(71803179)浙江省教育厅科研项目(Y201533943)台州市哲学社会科学规划项目(18GHQ11)台州职业技术学院校级青年课题(2016QN06)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1869-1873,1894 )
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