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首页> 外文会议>International Conference on Mathematics and Computers in Business and Economics >Krill herd (KH) algorithm for portfolio optimization
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Krill herd (KH) algorithm for portfolio optimization

机译：KRILL HERD（KH）投资组合优化算法

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This paper presents novel krill herd (KH) nature-inspired metaheuristics for solving portfolio optimization task. Krill herd algorithm mimics the herding behavior of krill individuals. The objective function for the krill movement is defined by the minimum distances of each individual krill from food and from higher density of the herd. Constrained portfolio optimization problem extends the classical mean-variance portfolio problem by adding constraints to the basic problem definition. For optimizing constraint portfolio problem, traditional optimization techniques do not obtain satisfying results, and the usage of metaheuristics approach is necessary. Experimental results show that the krill herd algorithm is a promising technique for tackling portfolio optimization problems.
机译：本文介绍了新型克里尔群（KH）自然启发了致求组合优化任务的综合学习。 KRILL HERD算法模仿KRILL个人的掠夺行为。 KRill运动的目标函数由每种单独的磷虾从食物的最小距离和牛群的较高密度限定。受限的组合优化问题通过向基本问题定义添加约束来扩展经典平均方案组合问题。为了优化约束组合问题，传统的优化技术没有获得令人满意的结果，并且必须使用弥撒方法。实验结果表明，KRILL HERD算法是解决产品组合优化问题的有希望的技术。

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