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《重庆大学》 2004年
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免疫优化算法及其在投资组合中的应用研究

李群育  
【摘要】:生物免疫系统是一个复杂的、高度并行的、分布式的、自适应信息处理系统,它能够识别和排除侵入机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,能够维护机体内环境的稳定。借鉴和利用免疫系统的原理和机制而发展的人工免疫系统(Artificial Immune System)已成为人工智能的重要研究内容,并已在许多领域得到广泛的应用,表现出较卓越的性能和效率。 本文首先对生物免疫系统的一些基本概念、系统组成、功能及原理进行了介绍;简单分析了人工免疫系统的研究内容、研究现状及基本理论;同时,对已有的一些免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析。 在分析了小生境免疫算法原理和性能的基础上,对原算法的抗体突变规则及抗体抑制规则进行了讨论与改进,引进了免疫学中细胞繁殖的思想和精英个体保留策略,提出了改进的小生境免疫算法。文中编程实现了改进的小生境免疫算法,提出了单决策投资组合模型,用改进的小生境免疫算法寻求最佳方案,对投资组合模型指标——证券组合的净收益最大、组合的风险最小、交易费用最小、资金利用率最大、价格涨幅最大的问题,利用股票的历史数据进行了仿真实现。分析了改进的小生境免疫算法的搜索能力及参数改变对算法性能的影响,验证了算法的有效性和鲁棒性。仿真表明改进的小生境免疫算法不仅能获得最优决策方案,而且能较合理地预测所确定的最优股的走势,也进一步说明了改进的小生境免疫算法的改进效果。 最后,本文针对非约束条件多目标优化免疫算法的群体规模控制不足而导致算法的搜索速度慢等问题进行了讨论及多方面的改进,提出了改进的多目标优化免疫算法。然后实际编程实现了改进的多目标优化免疫算法,并用于投资组合多决策投资方案问题,分析了改进的多目标优化免疫算法的搜索速度及参数改变对算法性能的影响,验证了算法的有效性和鲁棒性。仿真实现表明改进的多目标优化免疫算法使得投资决策行为更具合理性和有效性,也进一步说明了改进的多目标优化免疫算法的有效性。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:F224;TP18

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