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A modified particle swarm optimization algorithm with applications

机译：改进的粒子群优化算法及其应用

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In this paper, firstly a modified particle swarm optimization algorithm (MPSO) is developed, in which the mean value of past optimal positions for each particle and the mutation operation are considered for avoiding premature. In the optimization test, MPSO performs better than particle swarm optimization algorithm (PSO). Then MPSO is applied to solve four portfolio optimization models with the real data from the Hong Kong Stock Market, and optimal values are obtained when the number of swarm n = 80,160, respectively. Finally, actual return rates of these models are calculated in numerical experiments, and it is illustrated from these graphs of actual return rates that when considering higher return, Cai's model performs better in short-term investment.
机译：本文首先提出了一种改进的粒子群优化算法（MPSO），其中考虑了每个粒子过去最优位置的均值和变异操作，以避免过早出现。在优化测试中，MPSO的性能优于粒子群优化算法（PSO）。然后，运用MPSO求解来自香港股市的真实数据的四个投资组合优化模型，当群数n = 80,160时分别获得最优值。最后，通过数值实验计算出这些模型的实际收益率，并从这些实际收益率图表中说明，在考虑较高收益率时，蔡氏模型在短期投资中的表现更好。

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