改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用

作     者：何光 卢小丽 李高西 HE Guang;LU Xiaoli;LI Gaoxi

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 

基　　金：国家自然科学基金(11901068) 重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0328,cstc2020jcyj-msx mX0316) 重庆市教委人文社科基地项目(18SKJD034) 重庆工商大学博士科研启动项目(2015-56-08) 重庆工商大学校级项目(KFJJ2016008,1552004) 

出 版 物：《工程数学学报》 (Chinese Journal of Engineering Mathematics)

年 卷 期：2022年第39卷第4期

页      码：533-544页

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。

主 题 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 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-3085.2022.04.003

馆 藏 号：203114432...