人工鱼群算法的研究及其在多目标投资组合问题中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 插图和附表清单 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 多目标投资组合问题的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 人工鱼群算法的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的创新之处 | 第13页 |
| 1.5 论文的架构流程图 | 第13-15页 |
| 2 人工鱼群算法 | 第15-26页 |
| 2.1 人工鱼群算法描述 | 第15-23页 |
| 2.1.1 算法的基本思想 | 第15-16页 |
| 2.1.2 算法的基本定义 | 第16页 |
| 2.1.3 算法的基本行为描述 | 第16-20页 |
| 2.1.4 算法的行为选择 | 第20-21页 |
| 2.1.5 算法描述 | 第21-23页 |
| 2.2 人工鱼群算法的特点 | 第23页 |
| 2.3 算法各参数对收敛性能的影响分析 | 第23-24页 |
| 2.3.1 人工鱼的个体数目 | 第23-24页 |
| 2.3.2 视野和步长 | 第24页 |
| 2.4 人工鱼群算法的应用领域 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 3 基本人工鱼群算法的改进 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 引入扰动和可变视野的改进策略 | 第26-28页 |
| 3.2.1 改进算法的基本思想 | 第26-27页 |
| 3.2.2 增加可变视野 | 第27页 |
| 3.2.3 增加扰动操作 | 第27-28页 |
| 3.2.4 算法执行流程 | 第28页 |
| 3.3 混合优化算法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 自由搜索算法简介 | 第29-32页 |
| 3.3.2 人工鱼群算法与自由搜索算法的融合 | 第32-33页 |
| 3.3.3 混合优化算法的流程 | 第33页 |
| 3.4 测试函数 | 第33-39页 |
| 3.4.1 测试函数介绍 | 第34-35页 |
| 3.4.2 测试环境与算法参数的设置 | 第35-36页 |
| 3.4.3 测试结果分析 | 第36-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 4 多目标投资组合问题的介绍 | 第40-43页 |
| 4.1 投资组合理论 | 第40页 |
| 4.2 多目标投资组合理论 | 第40-41页 |
| 4.3 多目标投资组合模型的构造 | 第41-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 5 人工鱼群算法在多目标投资组合问题中的应用 | 第43-49页 |
| 5.1 多目标投资组合模型的优化 | 第43-45页 |
| 5.2 模型的求解步骤 | 第45页 |
| 5.3 仿真实验 | 第45-48页 |
| 5.4 小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
