【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第2期 209-212页,共4页

【作 者】： 何光 [1] ; 吴萌 [2]

【摘 要】 研究最优化处理资产的实际收益率问题，经典的均值一方差模型对于输入参数过于敏感，不能较好的处理真实世界中的实际收益率问题。为了更好的解决上述问题，建立了一种1∞风险函数的双目标投资组合模型。针对模型中目标函数的不连续性，采用了改进的粒子群优化算法进行求解。改进算法在考虑最优和次优位置的基础上，引入了遗传算法中的交叉操作。在仿真中，运用证券市场中的真实数据分析得出，新模型能够获得比均值一方差模型更小的风险值，同时在实际收益率方面表现更好。