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基于修正的均值—绝对偏差投资组合模型: 2016年; 针对投资者期望在较低风险下获得较高的投资收益,且偏好投资收益率高的证券,通过在已有的均值-绝对偏差模型的基础上,引入权值系数,并对模型的约束条件进行简化,构造新的均值-绝对偏差模型。然后,再利用粒子群算法,结合算例进行实证分析,表明此模型是合理的且有效的。; 张梦颖韦增欣; 关键词：投资组合粒子群算法

拥挤道路收费与停车收费组合优化模型研究被引量：1: 2012年; 道路拥挤收费和停车收费是交通需求管理中的两大有效手段,合理地实施收费可以达到缓解交通拥挤的目的。文中针对交通网络中私家车用户可以在任意公交站点处发生换乘这一广泛情形,讨论了弹性需求下的路段拥挤收费和停车收费组合优化策略,并给出基于混沌优化方法的启发式算法求解所建立的双层规划模型。结果表明,所建模型有助于个体出行方式和出行路径的决策,且组合收费在使得公众易于接受实施拥挤收费政策的同时,也可以吸引更多出行者选择换乘公共交通方式,这将有利于减轻交通拥挤程度和环境压力。; 韦增欣赵秋梅高苏銮罗朝晖; 关键词：拥挤收费停车收费随机用户平衡启发式算法

一种使用单纯形法优化的粒子群算法被引量：1: 2018年; 根据单纯形法和粒子群算法的各自特点，提出了一种使用单纯形法优化的粒子群算法，算法利用单纯形法来对粒子群算法的初始值进行处理．数值实验表明．优化后的粒子群算法具有更好的的寻优能力．; 武可栋韦增欣杨天山; 关键词：粒子群算法单纯形法

求解无约束优化问题的下降谱共轭梯度法被引量：1: 2013年; 提出一种新的谱共轭梯度法,在Wolfe线搜索下算法具有下降性和全局收敛性。实验结果表明:该方法具有较好的数值表现,适合于求解非线性无约束优化问题。; 黄海; 关键词：无约束优化

带有改进的典型交易成本函数的MCvar模型及其例证分析被引量：2: 2014年; 首先建立带有改进的典型交易成本函数的MCvar投资组合模型,同时给出了求解该模型的基于相关性粒子群算法的具体步骤.然后选取A股市场上的三只股票进行了一组数值实验.通过对数值计算的结果分析表明算法有效可行.最后对下一步有待解决的问题提出了几点思考.; 李晓清宋江泽韦增欣; 关键词：CVAR

带有流动性的模糊投资组合优化模型: 2015年; 用三角模糊数描述证券的收益率,同时基于流动性与证券收益之间存在的负相关关系,设置流动性的效用函数,从而建立一种考虑流动性的多目标投资组合优化模型,再将多目标模型转化为单目标模型,用Lagrange乘子法求解并进行数值试验.; 陈宁李晓清韦增欣; 关键词：投资组合模型流动性三角模糊数

基于LSTM模型的数学机理分析实证研究被引量：3: 2019年; LSTM是基于循环神经网络为避免梯度爆炸问题而进行的改进的长短期记忆网络。相比统计学以及计量经济学中的预测方法,LSTM预测金融数据有更好的优势。文章详细分析了长短性记忆网络(LSTM)的数学传导过程,并且使用深圳成指指数月数据进行了实证分析,取得了不错的效果。; 张晨阳韦增欣郜星军; 关键词：神经网络

一个新的谱共轭梯度法被引量：5: 2014年; 谱共轭梯度法含有两个方向调控参数,是求解无约束优化问题的一类有效方法.本文给出一对参数公式以构建新的谱共轭梯度法,该方法在精确线搜索下与标准FR方法等价,在Wolfe线搜索下具有类似标准DY方法的内在性质.我们证明了采用Wolfe线搜索的新算法在每一次迭代中均产生下降方向,并且具有全局收敛性.数值实验结果表明,新算法数值稳定、有效,适合于求解大规模无约束优化问题.; 林穗华黄海; 关键词：无约束优化

一种新的求解无约束优化问题的谱共轭梯度法被引量：1: 2016年; 在修正的Wei-Yao-Liu共轭梯度法基础上,给出一种新的求解无约束优化问题的谱共轭梯度算法,该算法在强wolfe型线搜索下具有充分下降性和全局收敛性,数值实验结果表明该算法是有效的.; 李智群林浦任韦增欣; 关键词：无约束优化充分下降性全局收敛性

Global Convergence of a Modified Limited Memory BFGS Method for Non-convex Minimization: 2013年; In this paper, a modified limited memory BFGS method for solving large-scale unconstrained optimization problems is proposed. A remarkable feature of the proposed method is that it possesses global convergence property without convexity assumption on the objective function. Under some suitable conditions, the global convergence of the proposed method is proved. Some numerical results are reported which illustrate that the proposed method is efficient.; Yun-hai XIAOTing-fengZeng-xin WEI; 关键词：BFGS方法全局收敛性无约束优化问题非凸收敛性证明

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