基于快速排序的多目标粒子群优化算法的分析及应用

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1、-目录3.4.1多目标优化问题评价标准................................................................................313.4.2测试函数............................................................................................................333.4.3MOCLPSO-FS参数分析................................................

2、...................................343.5算法性能测试及结果分析.........................................................................353.5.1标准函数下的实验及仿真................................................................................353.5.2结果对比及结论...................................................

3、.............................................363.6本章小结.....................................................................................................434改进的多目标粒子群优化算法在投资组合问题中的应用...........444.1投资组合优化问题概述.............................................................................44

4、4.2投资组合优化问题的求解.........................................................................444.3投资组合优化问题的多目标数学模型.....................................................454.4仿真及实验.................................................................................................454.4.1实验设置........

5、....................................................................................................454.4.2结果及分析........................................................................................................464.5本章小结..............................................................

6、.......................................485总结及展望.......................................................................................495.1全文总结.....................................................................................................495.2展望....................................

7、.........................................................................50参考文献.................................................................................................51致谢..................................................................................................