摘要
旨在克服非线性规划问题求解中传统数值算法的局部搜索性缺陷 ,引进了一种较新的全局搜索算法——差分进化方法 ,它收敛性好 ,原理简明 ,易于实现 .以一个财产保险公司投资组合问题转化而成的非线性规划模型为背景验证了该算法的有效性 .计算结果表明 ,与传统的非线性规划技术相比 ,该方法具有更好的求解效果 .
With the aim to overcome the local searching limitation of traditional numerical algorithms in the solution of nonlinear programming problems, a new global searching algorithm--differential evolution DE is introduced It is easy to implement, conceptually simple and converges well Based on the background of a nonlinear programming transformed from the portfolio model of a property liability insurance company, the effectiveness of the approach is tested The numerical experiment manifests that differential evolution outperforms the existing nonlinear programming algorithms
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期304-308,共5页
Journal of Tianjin University：Science and Technology
基金
国家自然科学基金 (79870 0 90 )
教育部跨世纪优秀人才基金 (1 999- 50 )
教育部优秀青年教师奖励基金 (2 0 0 0 - 2 1 )
关键词
差分进化
投资组合管理模型
非线性规划
portfolio optimization model
nonlinear programming
differential evolution
