基于遗传算法的投资组合模型及实证研究(18)

基于遗传算法的投资组合模型及实证研究

武汉理Ｔ大学硕＋学位论文

值，反映了算法的动态性能。

离线性能是最佳性能的累计平均，设《Ｏ）为环境ｅ下策略Ｓ的离线性能，

则有

捌＝；辜删

其中ｆ（ｆ）＝ｂｅｓｔ（ｆ。ＯＪ，∥∞，…，∥”）

离线性能表示了算法运行过程中各进化世代的最佳性能值的累计平均，它

反映了算法的收敛性能。

２．２．３遗传算子的相关系数

ＧＡ中，一个或多个父代个体通过遗传算子的作用生成一个或多个子代个

体，这个遗传算子的相关系数可以定义为：ｐ（ｃ，Ｅ）。嬲，其中‘，ｃ分别为父代个体和子代个体的适应度；ｃｏｖ（Ｃ，Ｃ）是父代个体和子代个体适应度的协方差；∥（Ｆ）是变异量Ｆ的标准差。

相关系数的绝对值越小，该遗传算子产生新个体的能力越接近随机搜索算

法。因此，相关系数是评价遗传算子搜索能力的一种有效标准。

２．３遗传算法的设计

２．３．１编码方式

设计遗传算法的一个重要步骤是对所解决问题的变量进行编码表示，编码

表示方案的选取很大程度上依赖于问题的性质及遗传算子的设计。Ｈｏｌｌａｎｄ提出的遗传算法是采用二进制编码来表现个体的遗传基因型的，它使用的编码符号集由二进制符号Ｏ和１组成的。因此，实际的遗传基因型是一个二进制符号串，其优点在于编码解码操作简单，交叉、变异等遗传操作便于实现，其缺点在于不便于反映所求问题的特定知识，对于一些多维、高精度要求的连续函数优化

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