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蚁群算法在多目标优化的证券投资组合中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-16页
   ·研究背景和意义第12页
   ·研究现状第12-14页
   ·论文的主要工作第14-15页
   ·论文的组织与安排第15页
   ·本章小结第15-16页
第二章 多目标优化第16-22页
   ·多目标优化的定义第16页
   ·多目标优化问题的一般模型第16页
   ·决策空间和目标函数空间第16-17页
   ·解的 Pareto 关系第17页
   ·Pareto 前沿第17页
   ·简单实例分析第17-19页
     ·实际问题描述第17页
     ·分析问题第17-18页
     ·决策空间可行域第18页
     ·目标空间上的有效边界第18-19页
   ·多目标优化算法的性能度量第19-21页
     ·U-度量第19-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 证券投资组合第22-28页
   ·证券投资组合的定义和基本原理第22页
   ·证券投资组合的管理第22-23页
   ·证券投资组合的数学模型第23-27页
     ·单一证券的收益和风险第23-24页
     ·证券投资组合的收益和风险(均值-方差模型)第24-25页
       ·均值-方差模型的提出和定义第24页
       ·均值-方差模型的数学语言描述第24-25页
       ·均值-方差模型在实际应用中的局限第25页
     ·证券投资组合的可行域第25-26页
     ·证券投资组合的有效边界第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第四章 蚁群算法第28-33页
   ·蚁群算法的基本原理第28-29页
   ·基本蚁群算法的数学模型第29-31页
     ·TSP 问题的数学描述第29页
     ·蚁群算法在 TSP 问题中的数学模型第29-31页
   ·基本蚁群算法的优缺点第31页
     ·基本蚁群算法的优点第31页
     ·基本蚁群算法的缺点第31页
   ·最大最小蚂蚁系统第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第五章 应用于证券投资组合问题的蚁群算法第33-47页
   ·证券投资组合问题的数学模型第33页
   ·基于证券投资组合问题改进蚁群算法的思想第33-35页
   ·基于证券投资组合问题的蚁群算法的设计第35-41页
     ·蚂蚁和证券投资组合第35页
     ·证券投资组合的 Pareto 关系第35-36页
     ·有效投资组合解集第36页
     ·启发函数第36-37页
     ·转移概率第37页
     ·基于转移概率的寻优方式第37-38页
     ·基于小生境技术的寻优方式第38-39页
     ·信息素的更新规则第39-41页
   ·算法描述和求解过程第41-46页
     ·算法实现的主要步骤第41-43页
     ·算法流程图第43-46页
       ·总流程图第43-44页
       ·基于转移概率的寻优方式的流程图第44-45页
       ·信息素处理的流程图第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第六章 实验结果及分析第47-64页
   ·应用于证券投资组合问题的模拟退火算法第47-50页
     ·模拟退火算法的基本原理第47页
     ·模拟退火算法的参数第47-48页
       ·系统初温第47页
       ·退火速度第47页
       ·系统的低温第47-48页
     ·多目标优化的证券投资组合问题的模拟退火算法的设计第48-49页
     ·算法流程图第49-50页
   ·蚁群算法与模拟退火算法的比较第50-58页
     ·实验数据一第50-55页
       ·实验一第51-52页
       ·实验二第52-53页
       ·实验三第53-54页
       ·实验四第54-55页
     ·实验数据二第55-58页
       ·实验一第55-56页
       ·实验二第56-57页
       ·实验三第57-58页
   ·蚁群算法的参数分析第58-63页
     ·信息素启发式因子α第58-60页
     ·期望启发式因子β第60-63页
   ·本章小节第63-64页
第七章 总结与展望第64-65页
   ·工作总结第64页
   ·进一步研究工作第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见第71页

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