一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用
粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多目标规划问题进行了优化,简化了多目标规划的问题,并且表现出了比传统PSO算法更好性能.
作 者： 刘羿 陈增强 袁著址 LIU Yi CHEN Zeng-qiang YUAN Zhu-Zhi 作者单位： 南开大学,自动化系,天津,300071 刊 名： 数学的实践与认识 ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY 年，卷(期)： 2007 37(11) 分类号： O1 关键词： PSO算法(Particle Swarm Optimization) 现代资产投资 多样性 收敛因子模型 多目标优化