证券组合地快车道问题研究

本文建立了新的证券组合最优控制模型，分析了证券市场长期投资过程中证券组合的快车道问题，提出了隐式规划的模拟退火方法，进行了快车道的仿真，这对于证券市场长期稳定运行和投资具有实际意义。     

经济转轨的最终态势：快车道理论应用研究

本文针对计划经济向社会主义市场经济过度中以国有和非国有企业为代表的经济转轨最终态势问题，建立了经济转轨最优控制模型。应用快车道理论分析了经典和隐式规划结构，提出了隐式规划的模拟退火方法，进行了快车道的仿真。     

证券投资组合模型及其应用

证券投资组合问题广泛存在于金融、风险投资等多个领域。文中分别在全部投资和选择性投资两种场合下重点研究了证券投资组合方案选择问题。对于全部投资而言,文中建立起了多目标规划模型并在求解过程中采用理想点法将其转化为线性规划模型,利用LINGO软件求解出最佳投资比例。对于后者,文中通过引入一个服从0-1分布的参数,将其化为一般情况求解。通过一个实例以说明上述方法的应用,并对模型进行了改进与推广。     

遗传算法求解多目标规划证券投资组合模型

本文尝试采用最优保存策略的遗传算法来求解WilliamSharpe模型，并且将实现N种证券投资组合优化的模拟分析，其求解结果相对数学分析来说比较合理，     

最优证券组合的结构特征研究

在库恩－塔克条件基础上，研究了马尔科维茨理论框架内最优证券组合的结构特征，进－步扩展了关于最优证券组合结构特征和有效边界形状的现有成果。     

遗传算法求解多目标规划证券投资组合模型

本文尝试采用最优保存策略的遗传算法来求解William Sharpe模型,并且将实现N种证券投资组合优化的模拟分析,其求解结果相对数学分析来说比较合理。     

H∞控制方法在证券组合问题中的应用

提出了证券组合投资的离散时间系统模型，其状态方程的扰动描述证券风险，观测方程描述肆收益。运用降阶方法推导了问题的奇异Ｈ∞控制策略，并根据复变函数理论推导了问题的解析解。     

市场指数模型下最优证券组合的简化算法

研究市场指数模型下最优证券组合的简化算法,扩展了针对预期超额收益—贝塔比率最大化提出的简化算法,并将其应用于确定最小风险证券组合构成、考虑风险容忍度的最优证券组合构成、允许和不允许限制性卖空情况下有效证券组合构成及其变动。     

基于PSO的考虑完整费用的证券组合优化研究

通过分析中国证券市场证券交易不可拆分、不能卖空的特点以及现存的各种交易费用,建立一个考虑完整交易费用的证券投资组合优化模型,同时给出一个应用粒子群算法(PSO)求解的实例。结果证明该证券投资组合优化模型的完整性和有效性,也表明PSO算法可以快速准确地求解证券投资组合优化问题。     

基于二次粒子群算法的投资组合优化

投资组合优化问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统算法很难解决这一问题。将二次粒子群算法应用到投资组合优化问题中,并采用参数的自适应变化。数值模拟表明该算法在投资组合优化问题中能避免陷入局部最优,加快达到全局最优的收敛速度,并在一定意义下优于标准粒子群算法。     

基于退火遗传算法的复杂机电系统控制参数最优整定

针对复杂机电系统中可调参数多、调整范围大、参数之间耦合强、常规方法难于整定与组态的难题，提出了基于退火遗传算法的参数最优整定方法．将遗传算法和模拟退火算法巧妙地结合起来、取长补短，构成一种新的高效、鲁棒的寻优算法，应用于平整机主传动速度控制系统的参数优化问题，使系统的性能指标达到最优．     

GP、SAP算法比较研究

针对规划问题,引入了固定结构解的描述形式,指出其离散量与连续量混合的多峰值优化的特点。在此基础上提出了固定结构遗传规划算法（GP）、模拟退火规划算法（SAP）,并进行了算法分析。最后通过实验对四个典型优化函数的优化进行了比较研究。研究与实验结果表明SAP算法综合考虑了结构优化与参数优化,具有收敛效率高、获得更优解概率大的特点;GP算法有利于结构优化,但不利于参数优化,具有收敛效率较低,获得更优解的概率较小的特点。     

一种神经网络自学习控制结构与算法

1　引言神经网络自学习控制代表性结果之一 [1 ] 是采用一个多层前馈网络 (对象仿真器 )辨识被控对象 ,采用另一个神经网络 (控制器 )学习控制仿真器后 ,再控制真实对象 .这个思想对于解决复杂工业过程对象优化控制问题具有一定意义 .但是 ,直接应用仍存在问题 :1)其中对象仿真     

基于S-plus软件模拟退火算法的应用研究

在研究分析基本的模拟退火算法原理和综合近期关于模拟退火算法研究进展的基础上,应用Metropolis准则建立SA算法的执行策略,针对连续型potts模型,使用S-plus软件进行模拟退火算法的模拟,产生随机数和收敛的能量函数的图形,说明S-plus软件在进行模拟方面是个很好的软件.     

基于动态规划和模拟退火算法的排课系统

在分析中小学的排课问题并研究相关算法的基础上,提出了把动态规划算法和模拟退火算法相结合的一种新的排课算法.动态规划算法求出满足约束条件的一个解,作为模拟退火算法的初始解,用模拟退火算法对初始解优化,得到一个优化后的课表.     

改进的进化计算及其应用

改进的进化计算及其应用＠蔚承建＠何振亚￥东南大学无线电系ＤＳＰ研究室进化计算,进化模拟退火,Ｃａｕｃｈｙ分布改进的进化计算及其应用蔚承建姚何振亚（东南大学无线电系ＤＳＰ研究室南京２１００１８）关键词进化计算,进化模拟退火,Ｃａｕｃｈｙ分布１引言进化计算是一...     

解Job-shop调度问题的混合模拟退火进化规划

提出运用混合模拟退火进化规划（ＳＡＥＰ）求解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题．首先介绍了ＳＡＥＰ和进化规划（ＥＰ）的不同选择方法以及他们的变异算子,最后给出了仿真实例,并比较了这两种算法的优劣     

最优并行算法评价标准的研究

加速比是判断一个并行虎法是否最优的依据，但播送类问题是针对并行机提出的，不存在串行算法，加速比标准对之无能为力，通过对几种不同并行计算模型上播送算法的研究，文中提出了一个不依赖于上体模型的一般化的评价标准ｍｉｎＣ＾２用以判断播送算法是否最优，为这类问题的进一步工辟了新的思路。