求解均值-CVaR投资组合模型改进猫群优化算法研究任务书
2020-04-26 11:53:18
1. 毕业设计(论文)主要内容:
均值-条件风险价值CVaR模型建立在一系列的严格假设下,与实际证券交易市场投资环境不太相符。因此,本文考虑交易费用、单种证券投资比例上限等约束条件,引入一种更加符合当前中国证券市场的投资组合模型。
猫群算法(cat swarm optimization,cso)来源于对猫科动物行为的观察,是一种新的群体智能算法。cso具有原理简单,不易陷入局部最优,收敛速度比较快的特点。该算法已经在函数优化,图像处理,模式识别,神经网络训练等领域获得了一定应用并且取得了较好的效果。cso的提出比较晚,在其理论分析和实践应用方面都尚未成熟,有很多问题值得进行研究。cso具有较强的全局搜索能力与收敛速度。但是cso也存在这传统启发式算法常见的通病,对规模较大的问题,收敛效果差,易于早熟。
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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、整理相关的研究成果,并进行改进创新的工作。
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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
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4. 主要参考文献
[1]马知也,施秋红.猫群算法研究综述[j].甘肃广播电视大学学报,2014,24(02):41-45.
[2]李军,周建力. 考虑复杂约束的鲁棒均值-cvar投资组合模型及粒子群算法[j]. 控制与决策,2016,12:2219-2224.
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