北方民族大学信息与计算科学学院信息与系统科学研究所
- 作品数：154 被引量：680H指数：11
- 相关作者：江巧永杨淼魏飞赵英敏叶重元更多>>
- 相关机构：宁夏大学数学计算机学院宁夏大学数学统计学院商洛学院数学与计算科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理农业科学更多>>
- 基于VaR约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型及实证研究被引量：6
- 2010年
- 文章在均值-绝对偏差投资组合优化模型中,加入风险价值约束,给出了基于VaR约束的投资组合优化模型,以增强对投资风险的控制能力,然后利用一个自适应的粒子群算法对这个模型进行求解,实证研究表明模型是合理且风险控制能力更强,能够更好地为投资者提供决策依据。
- 武敏婷孙滢高岳林
- 关键词：投资组合优化模型
- 基于蚁群信息机制的粒子群算法被引量：9
- 2008年
- 针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法。通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向。提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。改进后的混合粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法。
- 段玉红高岳林
- 关键词：粒子群优化蚁群算法局部搜索
- 基于CVaR风险控制下的多阶段投资组合优化模型被引量：5
- 2012年
- 文章研究以条件风险价值CVaR为约束的多阶段投资组合问题。在不允许卖空的情况下,将风险控制在一定水平,以最大化终端财富为目标建立多阶段投资组合模型,并通过罚函数处理机制建立辅助问题,利用差分进化算法求解新模型,得到各阶段的最优投资组合策略。实证分析表明该模型合理,为投资者选择适合自己风险偏好的投资组合策略提供了思路。
- 贺月月高岳林李维
- 关键词：差分进化罚函数
- 基于混合量子粒子群优化的投资组合模型及实证分析被引量：5
- 2017年
- 本文在Markowitz均值-方差模型的基础上,建立了带有资产数目和投资比例约束的投资组合模型,使得新模型更加切合实际.为了求解这个模型和仿真实际投资,构造了基于量子粒子群优化的差分进化和混沌搜索混合算法.数值实验表明所提算法是有效的,优于其他改进的粒子群算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法.同时实证表明,所提出的算法很好地求解了这个投资组合模型,模拟仿真产生了较好的结果.
- 高岳林余雅萍
- 关键词：投资组合量子粒子群混合算法实证分析
- 拓扑向量空间中Gteaux可微多目标优化的充分性和对偶性(英文)
- 2010年
- 本文研究了拓扑向量空间中的多目标优化问题的充分性和对偶性.对拓扑向量空间中Gteaux可微映射,引进了几类广义type-Ⅰ映射的概念并在这些广义type-Ⅰ假设下证明了一些最优性充分条件和对偶定理.
- 余国林许文超
- 关键词：多目标优化对偶
- 基于分层多子群的教与学优化算法被引量：2
- 2019年
- 文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与"早熟"现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopulation TLBO,HSTLBO),对平均学生水平进行重新定义,并根据适应度值对教学因子动态取值;通过预设的一个等级层次结构,将种群划分为若干个子群,构成层次结构的底层;底层子群粒子相对独立进化,保证种群多样性,每个子群的最优粒子则构成层次结构的上一层,提升算法的全局收敛能力,子群自下而上更新。通过10个Benchmark函数将提出的算法与其他算法进行对比实验,结果表明,HSTLBO在求解精度和收敛速度方面均优于其他算法。
- 王滔高岳林孙滢
- 关键词：函数优化
- 基于NSCT与PCNN的自适应图像融合被引量：1
- 2013年
- 提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.
- 纪峰吴仰玉常霞李翠
- 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换脉冲耦合神经网络自适应
- 混合变异算子的自适应粒子群优化算法被引量：18
- 2008年
- 针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。
- 安晓会高岳林
- 关键词：粒子群算法自适应惯性权重变异算子全局优化
- 多目标自适应和声搜索算法被引量：11
- 2011年
- 提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法(MOSAHS)。该算法利用外部种群来保存非支配解,为了保持非支配解的多样性,提出了一种基于拥挤度的删除策略,这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试,并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明,与其他的算法相比,提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现,是一种有效的多目标和声搜索算法。
- 陈莹珍高岳林
- 关键词：多目标优化和声搜索算法拥挤度
- 差分进化算法的参数研究被引量：33
- 2009年
- 简要介绍了差分进化算法,对影响算法性能的主要参数种群规模,缩放因子和交叉因子进行了系统的实验,分析了各个参数对算法性能的影响及其最优选取问题,并给出了一些有益的结论,对运用差分进化算法时的参数选取有参考价值。
- 高岳林刘军民
- 关键词：差分进化种群规模缩放因子
