【摘 要】
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投资组合优化问题是NP难解问题,通常的方法很难较好地接近全局最优。在经典微粒群算法(PSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群算法(QPSO)的单阶段投资组合优化方法,具体介绍了
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投资组合优化问题是NP难解问题,通常的方法很难较好地接近全局最优。在经典微粒群算法(PSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群算法(QPSO)的单阶段投资组合优化方法,具体介绍了依据目标函数如何利用QPSO算法去寻找最优投资组合。在具体应用中,为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进。利用真实历史数据进行验证,结果表明在解决单阶段投资组合优化问题时,基于QPSO算法的投资组合优化的性能比PSO算法更加优越,且QPSO算法在投资组合优化领域具有很大的实际应用价值。
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