求解组合拍卖问题的一种贪婪算法

为有效解决组合拍卖问题,从下模集函数最大值问题的基本结论出发,将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出了一种求解组合拍卖问题的新算法——改进的贪婪算法,并从理论上证明了所给算法具有更好的性能保证.     

二次效用极大的证券组合优化模型及算法

本文建立了二次效用极大的证券组合优化模型，研究了各种优化模型的算法，得到了最好证券组合的期望收益率，风险，期望效用及投资比例计算公式。     

企业投融资组合模型的优化分析

对企业来说,进行恰当的投融资决策对于提高公司的投资效率具有重要的影响,而且对我国企业投资业务的发展也具有重要的意义.本文将围绕企业投资的效果建立一定的评价模型,然后寻求合适的模型来实现企业在保证资金安全的前提下获得较高的收益率进行分析.     

股票投资组合中若干优化算法的比较研究

鉴于投资组合的构建既是机构投资者首先关注的核心问题,又是金融市场中每个个体投资人需要解决的问题,具有重要的实际意义,本文利用实际数据,首先采用遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等多种算法对模型进行优化计算,然后将所得结果进行了比较研究。     

合作营销系统的组合模型

在辨识共同目标受众,分析利益基点的基础上,联结相关营销主体构建合作营销系统可以有效整合社会资源,共享营销渠道,实现多方营销目标。     

ARIMA-RF组合模型的销售预测研究

为帮助快销服饰企业制定合理的生产销售计划,提出结合ARIMA与RF模型的销售预测模型.通过对原始数据集进行数据预处理、特征筛选和特征降维处理,得到高质量的训练集,进而通过对参数的不断调优获得较好的实验模型,最后针对ARIMA模型无法更好地提炼非线性信息的问题,利用随机森林算法对非线性数据特征的学习能力,优化ARIMA模...     

VaR约束下的投资组合优化模型

VaR方法是目前国际上风险管理的主流方法之一。本文在VaR方法约束的基础上,对马柯维茨均值——方差模型进行深入研究,分析了该组合模型的特性,并给出了一种几何求解方法,研究了在引入VaR的约束条件下的最优投资组合的确定问题。     

组合优化问题求解的计算模型研究

优化技术是一种以各种形式的数学处理方法为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。如何有效地求解组合优化问题现在仍是一个公开的困难问题。以遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法为代表的智能优化算法的出现,为解决组合优化问题提供了一条新的途径。但智能优化算法目前仍存在许多问题需要进一步研究,如数学基础不够完善,研究结论相对分散等。建立一个智能优化算法求解组合优化问题的计算模型,可以将各种算法形成一个统一的算法结构框架,并对该模型中的操作算子进行了相关研究。     

偏导加速果蝇优化算法的电厂机组负荷分配

针对果蝇优化算法等进化算法在电厂机组负荷分配问题中准确性和收敛速度的缺陷,将果蝇优化算法作为一次优化算法,所得结果作为偏导下降算法的输入,即偏导下降算法作为二次优化算法,提出一种偏导加速果蝇优化算法。电厂机组负荷分配实例分析表明:偏导加速果蝇优化算法保持了果蝇优化算法原理简明、计算简洁的特点,且在求解准确性、收敛快速性、稳定性上均优于果蝇优化算法、PSO算法和GA算法。     

动态环境模糊投资组合模型求解

基于模糊集及模糊区间的概念,提出一种动态环境模糊投资组合模型。设计的重点为:(1)投资资产的收益率设计为区间模糊数;(2)风险率设计为三角模糊数。将建立的模糊投资组合模型转化为清晰数学规划问题,并将免疫优化算法对模型求解,数值实验中选取历史数据,将Lindo软件求解结果与免疫算法求解结果比较,充分表明免疫算法对模糊投资组合模型求解的有效性。     

基于组合优化模型的最优野营计划

采用合理的优化方案安排游客在河流沿岸野营度假。针对不同的旅游天数和每天接待的游客数,分析了露营营地得以充分利用的限制性条件,建立起在一个旅游周期内可接待游客数量和所需游船总数的计算公式;利用组合优化方法为不同的旅游者安排露营地,给出了具有均匀性的最佳推荐方案,并提供了在此基础上调整野营旅行计划的方法。     

基于收益权重的多期投资组合优化模型

为解决经典均值-方差模型对收益率的假设不能完全适应于实际证券市场的问题,引入收益权重计算每个时间段收益占总时间段收益的比重。考虑模糊环境下多重摩擦因素,提出了一种可能性均值-下半方差-熵多周期投资组合优化模型。利用外点罚函数法将其转化为无约束优化问题。在标准的遗传算法中引入混沌映射改变种群提取过程,扩大种群多样性以便寻到更优个体。数值实验和仿真结果表明建立的模型是合理的,改进的算法是有效可行的。     

基于模糊优化的最优投资组合模型的研究

证券价格的波动可视为动态模糊系统,利用模糊数的概念分析了证券价格的变化规律并定义了证券价格的期望值、投资收益率的期望值、预期风险系数,得到一个以熵和极小化风险为目标的证券投资数学模型．利用这些结果,为证券投资者的决策问题提供了一个新的解决途径．     

蚁群算法及其在组合优化中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种启发式仿生算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起众多学者的研究兴趣.本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其在组合优化中的实际应用做了较详细的研究,并对其前景及发展方向进行了展望.     

基于灰色模型和指数平滑的统计组合预测方法

指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性.     

组合评价模型在城市综合竞争力评价中的应用

以陇南市县域为例,选取了陇南市9个主要县域城市的11项县域城市综合竞争力指标体系为研究基础,利用陇南市2016年的相关数据,采用两种主观赋权法(综合指数法、层次分析法)和两种客观赋权法(主成分分析、因子分析)建立模糊Borda组合评价模型,应用该模型对陇南市的9个主要县的综合竞争力进行了数学建模,给出了综合评价和排位并提出一些评价意见,旨为进一步研究城市经济发展提供借鉴。     

离散多因素投资组合最优化模型的分枝定界算法

In this paper, a new branch-and-bound algorithm based on the Lagrangian dual relaxation and continuous relaxation is proposed for discrete multi-factor portfolio selection model with roundlot restriction in financial optimization. This discrete portfolio model is of integer quadratic programming problems. The separable structure of the model is investigated by using Lagrangian relaxation and dual search. Computational results show that the algorithm is capable of solving real-world portfolio problems with data from US stock market and randomly generated test problems with up to 120 securities.     

基于Kalman滤波器的INS/WSN紧组合导航系统模型

在基于惯性导航系统和无线传感器网络的组合导航系统中,为了解决传统导航信息松组合方法中测量信息可观性较差的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波器的导航信息紧组合模型.当无线传感器网络的信号可用时,组合导航系统将惯性导航系统测量得到的未知节点与已知节点的距离与无线传感器网络测量得到的距离作差,差值作为卡尔曼滤波器的测量信息.由于...     

打孔机作业优化模型与求解

本文研究制造印刷线路板流程中的过孔优化问题.对于单钻头打孔机,设计了描述刀具转换关系的图模型,依此建立钻头作业的最优化模型.对于使用某种刀具的打孔图,按分治法基本思想,运用蚁群算法求钻头过孔的最优运行线路;通过限制印刷线路板的孔图拆分,以便使用穷举法求得最优的刀具转换方案,从而求得单钻头作业的最优方案.对钻头作业相互独立的双钻头打孔机,通过均分工作量的方法,给出双钻头作业的最优作业线路、行进时间和作业成本,与传统单钻头打孔机进行比较,生产效能有很大的提高.