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差分演化算法作为一种高效的全局优化方法，在众多领域得到了成功的应用．本文首次将差分演化算法引入到证券投资组合中，研究以Markowitz的均值一方差模型为基础的最佳证券组合的优化求解．实验结果表明，该算法与经典的传统遗传算法和粒子群优化算法相比，具有更快的收敛速度及更好的优化结果．
基于差分演化算法的证券投资组合研究
【摘 要】
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差分演化算法作为一种高效的全局优化方法，在众多领域得到了成功的应用．本文首次将差分演化算法引入到证券投资组合中，研究以Markowitz的均值一方差模型为基础的最佳证券组合的
【机 构】
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汕头大学商学院,汕头大学工学院
【出 处】
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汕头大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年4期
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