典型文献
改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用
文献摘要：
针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了 一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法.在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力.另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优.基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好.最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性.
文献关键词：
量子粒子群优化算法;自融资投资组合;Lévy飞行;混合概率分布;收敛精度
中图分类号：
作者姓名：
何光;卢小丽;李高西
作者机构：
重庆工商大学经济社会应用统计重庆市重点实验室,重庆400067;重庆工商大学数学与统计学院,重庆400067;重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆400067
文献出处：
引用格式：
[1]何光;卢小丽;李高西-.改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用)[J].工程数学学报,2022(04):533-544
A类：
自融资投资组合,混合概率分布,改进量子粒子群优化,HQPSO
B类：
Quantum,Particle,Swarm,Optimization,vy,飞行策略,Hybrid,迭代公式,局部收敛,收敛精度,探索能力,早熟,势阱,指数分布,正态分布,逃离,局部最优,基准函数,算法应用,投资组合模型,差分进化,量子粒子群优化算法,可比性
AB值：
0.208077
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