【摘 要】
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证券投资组合决策问题是当前投资领域的一个重要研究课题,然而,由于这类问题往往具有数据规模大,组合方案多的特点,使得传统算法很难实现对该类问题的优化求解。差分进化算法
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证券投资组合决策问题是当前投资领域的一个重要研究课题,然而,由于这类问题往往具有数据规模大,组合方案多的特点,使得传统算法很难实现对该类问题的优化求解。差分进化算法是一种基于群体进化的算法,该算法不仅具有遗传算法的交叉,变异等进化特点,而且具有很强的记忆寻优特性,将该类算法引入进求解证券投资组合优化问题,对算法的求解方案进行了分析设计,并通过具体的投资组合实例,对算法的求解性能进行了仿真分析,取得了良好的效果。
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