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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