[发明专利]一种基于加权偏好的pso用于金融投资问题优化的方法在审
申请号: | 201910794082.4 | 申请日: | 2019-08-27 |
公开(公告)号: | CN110633845A | 公开(公告)日: | 2019-12-31 |
发明(设计)人: | 韩飞;汤智豪;方升 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/06;G06N3/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 偏好 金融投资 加权 多目标 优化 群智能优化算法 层次分析法 多目标问题 投资者选择 金融问题 偏好区域 权重设置 全局最优 问题优化 粒子群 收益 权重 粒子 收敛 资金 投资 | ||
1.一种基于加权偏好的pso用于金融投资问题优化的方法,其特征在于,包括下列步骤:
步骤1:提取出投资者对于投资指标的偏好程度,投资指标包括收益,风险,资本回收期;
步骤2:采用均匀初始化方法,初始化金融投资的种群,每个粒子代表一种投资方案;
步骤3:计算金融投资粒子在各目标函数上的值,将生成的非支配投资解集存储到外部存档中;
步骤4:选择金融投资粒子的全局引导者,引导金融投资种群向投资者偏好区域搜索;
步骤5:更新pso公式,并为金融投资粒子位置增加扰动,增加金融投资种群的多样性;
步骤6:计算金融投资粒子在各目标函数上的值来评价每个金融投资种群中的粒子;
步骤7:将非支配金融投资解集加入外部存档,更新与维护外部存档;
步骤8:如满足终止条件,进入步骤9,否则跳入步骤4进行循环;
步骤9:结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于加权偏好的pso用于金融投资问题优化的方法,其特征在于,所述步骤1包含下列步骤:
步骤1.1:首先将决策的目标金融投资,考虑的因素如收益,风险,资本回收期按照它们之间的关系分为高层与低层;
步骤1.2:构造对比判断矩阵A;将金融投资考虑的因素如收益,风险,资本回收期等两两比较;通过相对尺度标量来刻画投资中的两两因素之间的相对重要性程度,两两对比时采用的相对尺度标量设置如下:
uij取值为1是表示:ui与uj的重要性相同;
uij取值为3是表示:ui比uj的重要性稍强;
uij取值为5是表示:ui比uj的重要性强;
uij取值为7是表示:ui比uj的重要性明显的强;
uij取值为9是表示:ui比uj的重要性非常的强;
当uij取值为2,4,6,8表示:ui与uj的重要性之比在上述相邻等级之间;
当uij取值为1/2,……,1/9表示:uj与ui的重要性之比为以上uij的相反数;
其中ui表示第i个金融投资中的因素,uj为第j个金融投资中的因素;
根据上面的uij计算方法,得到的多个uij构成判别对比矩阵;此矩阵的将在下面被使用,用来求金融投资各方案的相对权重值;
步骤1.3:层次单排序指的是,对于上一层而言,本层次投资的各个因素的相对重要性的排序,即根据对比判断矩阵求出各个金融投资的因素的相对权重,可写成向量形式,即w=(w1,w2,......,wn)T,w求解方法如下:
将对比判断矩阵A的每一列向量归一化:
将wij按行求和得:
将wi归一化得:
由上述公式求得的w即为对比判断矩阵A的特征向量,可以作为金融投资的各因素对于金融投资决策目标产生影响的权向量,即相对重要性的评价。
3.根据权利要求1所述的一种基于加权偏好的pso用于金融投资问题优化的方法,其特征在于,所述的步骤2包含下列步骤:
步骤2.1:初始化算法的参数:惯性权重,r1、r2随机数,函数的上下界,学习因子C1、C2;
步骤2.2:初始化金融投资种群的种群大小,迭代次数,随机初始化n个投资粒子的速度,位置,本发明采用均匀初始化的方法,即让n个金融投资粒子的位置,均匀的分布在函数的上界与下界之间,使得初始化的金融投资粒子能够布满整个决策空间。
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