基於雜合遺傳算法的Portfolio整數規劃模型(doc 8頁)

基於雜合遺傳算法的Portfolio整數規劃模型目錄：?
1 引言
2 模型建立
3 算法
4 實例
5 結論

基於雜合遺傳算法的Portfolio整數規劃模型內容摘要：
本文根據中國目前的證券交易要求，提出了組合投資的整數規劃模型，為了研究，提出一種在遺傳算法中融入神經網絡的雜合遺傳算法，有機結合了遺傳算法全局最優和神經網絡在極值點附近快速搜索的特點。實例表明，這種雜合遺傳算法很有效。
美國著名經濟學家，諾貝爾獎獲得者Markowitz 關於投資組合理論提出了均值-方差模型，構成了現代證券理論的基礎。此後，許多學者對此模型進行了研究和改進，取得了很大的進步。本文結合中國證券市場的實際情況，提出了Portfolio整數規劃模型。在這類問題的研究中，人工神經網絡和遺傳算法都是重要的方法。但是，它們有各自的優點和缺點。人工神經網絡是一種梯度算法，對於複雜的非線形問題很容易陷入局部最優。而遺傳算法則是一種仿生優化算法，以概率全局收斂，但是到最後階段，由於自身的算法特點，具有一定的不穩定性，搜索效率降低。
本文提出把兩者結合起來，取長補短，既可避免陷入局部最優，又可在最優點附近快速達到最優。最後，結合實例證明其有效性。

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