改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

摘要

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法。