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- 基于遗传算法BP神经网络优化证券组合投资
- 简约Hesse序列二次规划方法研究进展北大核心CSCD
- 极大熵方法与二次规划子问题的显式解北大核心CSCDCSTPCD
- 二次规划的一种简易算法CHSSCDCSCDCSTPCD
- 二次规划Wolfe算法和旋转算法的比较摘要：求解二次规划的Wolfe算法和旋转算法都是运用Kuhn-Tucker条件将二次规划问题等价转化为求解较为简单的线性规划问题或线性不等式组问题.与Wolfe算法不同,旋转算法在求解二次规划过程中不需增加任何辅助变量,可以直接方便地处理等式约束和变量有界问题,在计算过程中能自动识别冗余约束,具有较明显的计算效率优势.
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- 基于遗传算法的证券组合投资优化问题的模拟分析北大核心CSCDCSSCICSTPCD摘要：分析了用遗传算法求解组合证卷投资中的Markowitz模型的各种问题,提出了一种采用最优保存策略的遗传算法求解William Sharpe 模型的方法,并且实现了N种证券投资组合优化的模拟分析,得出比用二次规划算法求解更好的结果.
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- 一种内点法解二次规划北大核心CSCDCSTPCD
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