| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 图目录 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第14-15页 |
| ·相关理论研究内容回顾 | 第15-24页 |
| ·量子进化算法研究综述 | 第15-19页 |
| ·投资组合优化问题研究综述 | 第19-23页 |
| ·量子进化算法在投资组合优化问题中的应用 | 第23-24页 |
| ·本文主要创新点 | 第24页 |
| ·本文研究内容和研究框架 | 第24-28页 |
| 第二章 理论基础 | 第28-33页 |
| ·量子进化算法 | 第28-30页 |
| ·量子比特 | 第28-29页 |
| ·量子逻辑门 | 第29页 |
| ·量子进化算法流程 | 第29-30页 |
| ·模糊和不确定理论的相关概念定理 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于实数编码的单目标量子进化算法 | 第33-50页 |
| ·传统量子进化算法存在的问题 | 第33-35页 |
| ·基于实数编码的单目标量子进化算法设计 | 第35-45页 |
| ·算法的编码设计 | 第35-38页 |
| ·算法进化过程 | 第38-42页 |
| ·基于实数编码单目标量子进化算法流程 | 第42-45页 |
| ·算法分析 | 第45-49页 |
| ·测试函数设定 | 第45-46页 |
| ·仿真结果比较 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于实数编码单目标量子进化算法在模糊投资组合优化问题中应用 | 第50-71页 |
| ·预备知识 | 第51-55页 |
| ·可信性理论概述 | 第51-53页 |
| ·模糊熵和模糊交叉熵概述 | 第53-55页 |
| ·模糊环境下投资组合优化模型 | 第55-59页 |
| ·基于实数编码量子进化算法用于求解模糊投资组合优化模型 | 第59-70页 |
| ·模糊模拟技术 | 第59-61页 |
| ·数值的积分 | 第61-62页 |
| ·基于实数编码混合量子进化算法 | 第62-65页 |
| ·数值仿真 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于实数编码的多目标量子进化算法 | 第71-92页 |
| ·预备知识 | 第72-75页 |
| ·基于实数编码的多目标量子进化设计 | 第75-80页 |
| ·算法编码设计和初始化 | 第75-76页 |
| ·量子个体克隆 | 第76-77页 |
| ·量子个体变异 | 第77-78页 |
| ·量子种群更新 | 第78-80页 |
| ·量子新种群选取 | 第80页 |
| ·基于实数编码的多目标量子进化算法流程 | 第80-81页 |
| ·仿真结果及分析 | 第81-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 基于实数编码的多目标量子进化算法在不确定投资组合优化问题中应用 | 第92-107页 |
| ·模糊投资组合优化模型的局限 | 第92-93页 |
| ·不确定环境下多目标投资组合优化模型 | 第93-98页 |
| ·带有不确定变量的投资组合多目标均值—方差模型 | 第94-96页 |
| ·带有不确定变量的投资组合多目标均值—熵模型 | 第96页 |
| ·带有不确定变量的投资组合多目标均值—二次熵模型 | 第96-98页 |
| ·基于实数编码多目标量子进化用于求解不确定投资组合优化模型 | 第98-106页 |
| ·模型一的确定性等价求解 | 第98-100页 |
| ·模型二的确定性等价求解 | 第100-102页 |
| ·模型三的确定性等价求解 | 第102-103页 |
| ·数值仿真 | 第103-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-109页 |
| ·总结 | 第107页 |
| ·展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
