改进的多模态遗传算法及其在投资组合中的应用

提出用多模态遗传算法求解投资组合的新思路。首先,针对小生境遗传算法搜索结果不稳定的缺点,提出具有“迁徙操作”的新多模态遗传算法,不仅有效地找到了全部优质解,而且无需峰间距的信息。然后,针对传统的投资组合模型存在不能满足不同风险偏好投资者需要的缺点,提出符合中国国情的证券投资组合模型,并给出利用改进的多模态遗传算法求解的方法。最后进行了实证研究,得到了满意的结果。