论文部分内容阅读
针对不完全金融市场里期末亏损最小对冲问题,将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中去,充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象。标准测试函数的测试结果表明,新算法与标准的粒子群优化、遗传算法、蝙蝠算法和交叉熵优化算法相比具有更好的寻优效率。模拟和实证结果都表明,新算法用来寻求最优对冲策略是可行有效的。