证券投资组合问题研究及改进仿生算法求解
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第13页 |
| ·常见的投资组合模型 | 第13-16页 |
| ·均值-方差模型(M-V) | 第13-14页 |
| ·资本资产定价模型(CAPM) | 第14-15页 |
| ·套利定价模型(APT) | 第15-16页 |
| ·算法现状 | 第16-21页 |
| ·确定性优化方法 | 第16-17页 |
| ·启发式优化算法 | 第17-21页 |
| ·本文研究内容及主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 证券投资组合问题的优化模型 | 第22-27页 |
| ·基本假设 | 第22页 |
| ·熵的知识 | 第22-23页 |
| ·模糊化收益及风险 | 第23-24页 |
| ·证券投资组合模型的构建 | 第24-27页 |
| ·目标函数 | 第24-25页 |
| ·约束条件 | 第25-26页 |
| ·投资组合优化模型 | 第26-27页 |
| 第三章 自适应并行遗传算法的应用 | 第27-41页 |
| ·遗传算法基本介绍 | 第27-28页 |
| ·基本遗传算法的改进 | 第28-31页 |
| ·编码 | 第28-29页 |
| ·初始化种群进行并行操作 | 第29页 |
| ·适应度函数的设计 | 第29页 |
| ·选择操作 | 第29-30页 |
| ·交叉变异操作 | 第30-31页 |
| ·终止条件 | 第31页 |
| ·算例 | 第31-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 改进PSO算法求解投资组合问题 | 第41-49页 |
| ·传统PSO算法 | 第41-42页 |
| ·改进PSO算法 | 第42-45页 |
| ·改进PSO算法的必要性 | 第42-43页 |
| ·改进PSO算法的描述 | 第43-44页 |
| ·改进PSO算法流程图 | 第44-45页 |
| ·算例 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于GABP算法的求解 | 第49-60页 |
| ·两种算法的介绍 | 第49-50页 |
| ·改进算法的必要性和思路 | 第50-51页 |
| ·改进算法的实现 | 第51-54页 |
| ·遗传算法的改进 | 第51页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第51-53页 |
| ·改进GABP算法步骤 | 第53页 |
| ·改进GABP算法流程图 | 第53-54页 |
| ·算例 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |
