【摘 要】
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为了有效求解约束优化问题，本文提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力，避免算法早熟。在雇佣蜂阶段，通过识别种群当前状态自适应选取搜索方程与约束处理策略，引导种群快速进入可行区域。在跟随蜂阶段，利用全局最优解引导种群进行搜索，提高算法开发能力。通过对CEC 2006中20个测试函数实验结果分析表明，该算法能够有效求解约束优化问题。进而，将该算法应用于求解投资组合优化
【基金项目】
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国家社会科学基金（20BTJ026）； 宁夏自然科学基金（2019AAC03131）； 北方民族大学研究生创新项目（YCX21165）；
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为了有效求解约束优化问题，本文提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力，避免算法早熟。在雇佣蜂阶段，通过识别种群当前状态自适应选取搜索方程与约束处理策略，引导种群快速进入可行区域。在跟随蜂阶段，利用全局最优解引导种群进行搜索，提高算法开发能力。通过对CEC 2006中20个测试函数实验结果分析表明，该算法能够有效求解约束优化问题。进而，将该算法应用于求解投资组合优化问题，通过数值实验说明该算法是求解投资组合优化问题的有效算法，可以用于求解此类金融问题。
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