群智能算法在经济模型中的应用PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1背景 3

1.2内容 3

1.3意义 4

1.4进展 5

1.4.1动态优化问题 5

1.4.2投资模型问题 6

1.4.3生产函数参数估计问题 8

1.4.4专利池的定价问题 9

1.4.5方程组问题 9

1.5主要内容 11

1.6本书的结构 11

第2章 经济优化模型 13

2.1模型、数学模型、经济模型 15

2.2经济模型史 16

2.3经济模型的基本内涵 17

2.4建立经济模型的基本步骤 18

2.5建立经济模型的一般原则与规范 19

2.6经济模型的种类 20

2.7经济模型的应用 21

第3章 优化问题解法的发展与演变 23

3.1现实生活的优化问题 25

3.1.1概述 25

3.1.2优化问题的数学语言表示——数学模型 26

3.1.3优化模型分类 26

3.2优化问题的求解 27

3.2.1优化问题的全局最优解与局部最优解 27

3.2.2最优解、局部最优解间的关系 27

3.2.3最优解求解的难点 28

3.2.4求解优化模型的方法 29

3.3优化模型求解方法的进展 31

3.4以经典分析为基础的算法的局限 33

第4章 群智能算法 35

4.1引言 37

4.2群智能算法 39

4.3粒子群算法 40

4.3.1算法原理 40

4.3.2算法的计算步骤 42

4.4人工鱼群算法 43

4.5人工萤火虫算法 44

4.5.1 GSO算法 45

4.5.2 FA算法 47

4.6蝙蝠算法 48

4.6.1蝙蝠算法的原理与数学描述 48

4.6.2蝙蝠算法基本流程 49

第5章 群智能算法在经济动态优化模型中的应用 51

5.1引言 53

5.2经济动态优化问题的分类 53

5.3带有不可导搜索的粒子群算法在经济动态优化问题求数值解中的应用 54

5.3.1粒子群算法的分析与改进 54

5.3.2闭区间上连续函数的性质 55

5.3.3不可导点的数值算法 56

5.3.4算法的流程 57

5.3.5算法在求不可导点的测试 57

5.3.6带有不可导点搜索的粒子群算法求解终端固定的经济动态优化问题 63

5.4萤火虫算法的分析与改进 67

5.4.1萤火虫算法及其性能分析 67

5.4.2带有记忆的萤火虫算法 68

5.4.3带有记忆的萤火虫算法的测试 69

5.4.4带有记忆的人工萤火虫算法在求解灰色经济控制系统中应用 71

5.5局部记忆搜索的蝙蝠算法在灰色经济控置系统中的应用 73

5.5.1蝙蝠算法的分析与改进 73

5.5.2局部记忆搜索的蝙蝠算法 74

5.5.3算法的性能测试 75

5.5.4局部记忆搜索蝙蝠算法在灰色经济系统中的应用 77

第6章 群智能算法在投资模型求解中的应用 81

6.1引言 83

6.2基于理想有效解分析的证券组合投资模型 83

6.2.1含有交易费用的投资组合优化模型 84

6.2.2多目标优化问题求解算法的现状 85

6.2.3基于理想有效解求解证券组合投资模型的算法 90

6.2.4基于理想有效解求解证券组合投资模型的实证分析 93

6.3基于网络结构的投资引导模型的建立与求解 94

6.3.1投资引导模型的建立 95

6.3.2组合优化问题及其求解算法的进展与分析 98

6.3.3粒子群算法求解投资引导模型 102

6.3.4实验结果与分析 103

第7章 群智能算法在生产函数模型参数估计中的应用 105

7.1引言 107

7.2二次协同人工鱼粒子群算法估计生产函数模型参数 107

7.2.1一些优化策略 108

7.2.2二次协同人工鱼粒子群混合算法——TCAFSAPSO算法 109

7.2.3算法的测试 111

7.2.4算法在生产函数参数估计中的应用 113

7.3带有不可导点搜索的粒子群算法在生产函数模型参数估计中的应用 114

7.3.1算法的性能测试 114

7.3.2算法在生产函数参数估计中的应用 117

第8章 群智能算法在其他经济模型中的应用 119

8.1改进的粒子群算法在专利池定价中的应用 121

8.1.1引言 121

8.1.2专利池中的专利权值网络构建 121

8.1.3改进的粒子群算法求解专利权值网络 122

8.2改进的粒子群算法求解非线性方程 126

8.2.1引言 126

8.2.2方程组的求解算法现状 127

8.2.3带有复形法局部搜索的粒子群算法求解非线性方程组的测试 132

8.2.4算法的应用 133

参考文献 137