应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。
2022-04-17 12:45:45
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提出了一种基于遗传算法的Web服务选取方法,使得组合形成的增值服务不仅能完成预定义任务,还能满足用户的特定需求。该方法采用动态适应度函数,提高了服务组合的适应度,通过计算个体间服务质量的海明距离和实施最优个体保存策略,提高了服务组合的质量。实验结果证明了该方法的有效性。
2022-04-10 08:44:32
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针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷，用信息熵代替方差度量风险，用反映资金的增值速度的增值熵代替均值，提出了一种新型投资组合模型――最小信息熵-最大增值熵模型，并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时，给出了通过引入权重系数，将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。
2022-04-07 16:58:44
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实现人工智能博弈系统的基本思想就是博弈树搜索，本文详细介绍了几种著名的搜索算法，包括极大极小值、负极大值、alpha-beta剪枝等。
2022-04-05 17:39:06
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面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ, MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。
2022-04-02 17:10:26
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研究在漏检、 无杂波情况下多传感器对数目未知的目标检测中数据关联问题, 并将其表述为多
传感器数据集之间数据的组合优化分配问题, 提出一种基于 GA 的关联算法。仿真实验表明, 该算法具
有较高的关联成功率, 可大幅度提高多传感器系统的检测概率, 并能对目标个数进行优化。
2022-03-17 16:39:25
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cvar代码matlab
Portfolio_optimization
参考编号16-067中HX在MATLAB中的项目组合优化-2870
该回购包含用于投资组合优化和投资组合绩效建模的代码。
请参阅文件以获取特定注释。
#basic_requirements必须有一个包含csv文件的数据目录，其中包含已优化资产的代码。
CSV文件的名称必须是名_assets.csv其中斜体字是数据集的名称。
如果csv文件具有多列和多行，则代码行名称必须在第一列中。
提供了道琼斯，标准普尔500和TSX的示例股票报价文件：
data/djia_assets.csv
，
data/sp500_assets.csv
，
data/sptsx_assets.csv
如果下载或创建asdata文件有任何问题，请在数据目录中找到一个示例。
运行命令：
copyfile('data/djia_asdata_example.mat','data/djia_asdata.mat');
工作流程
请参阅example_script_01.m
，它遍历了所有步骤并执行了三个投资组合优化。
创建数据：
download_
2022-02-27 21:27:18
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要求
ROS口才： :
科尔康：
sudo apt install python3-colcon-common-extensions
ROS2软件包：
sudo apt install ros-eloquent-rviz2 ros-eloquent-urdf ros-eloquent-xacro ros-eloquent-robot-state-publisher ros-eloquent-joint-state-publisher-gui
ROS2凉亭包装：
sudo apt install ros-eloquent-gazebo-dev ros-eloquent-gazebo-plugins ros-eloquent-gazebo-ros ros-eloquent-rqt-robot-steering
创建一个ROS2工作区：
cd ~
mkdir -p ws_ro
2022-02-26 22:22:44
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该软件包允许您使用短视、买入并持有或动态策略计算简单的投资组合权重。
为了演示如何使用简单的投资组合优化技术，基于不同的视野模拟了多条路径。 这将为用户提供使代码适应其自身偏好的灵活性。 在本教程中，我们复制了离散时间贝尔曼方程的一些特征。 参见 Li 和 Ng (2001) 和 Van Binsbergen (2007)。
以下假设是相关的： - 在回报和无风险利率 'rf' 之间进行权衡-权重限制在0到1之间。
为了计算最佳投资组合，我们使用以下三个步骤： 1.模拟资产收益率和预测变量的“ k”期的“ n”个样本路径2.设置投资组合网格（在功能内部完成） 3.计算最佳投资组合
参考：
BF迪瑞斯。 投资组合管理。 计量经济学会，2012 年。讲座 FEM21010。
D. Li 和 WL。 Ng，2001 年，最佳动态投资组合选择：多期均值方差公式，数学金融，第 10 卷（
2022-02-21 08:35:38
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