[发明专利]基于智能搜索算法的大资产池投资组合优化方法及装置

权利要求书

1.一种基于智能搜索算法的大资产池投资组合优化方法，其特征在于，包括：

根据设定数量的基础投资项目通过预设组合生成策略生成至少一个待处理组合；其中，所述待处理组合包括设定数量的数字串；

通过预设组合优化方法对所述待处理组合进行迭代计算，并将迭代计算得到的至少一个组合作为目标组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设定数量的基础投资项目通过预设组合生成策略生成至少一个待处理组合，包括：

通过随机初始化的方式为各所述基础投资项目分配至少一组对应的权重值；其中，每组权重值的和均为1；

根据所述权重值生成所述至少一个待处理组合。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据设定数量的基础投资项目通过预设组合生成策略生成至少一个待处理组合，还包括：

在各所述基础投资项目中查找目标基础投资项目；其中，目标基础投资项目的投资信息满足设定条件；

将所述目标基础投资项目的权重值设置为1，并将所述目标基础投资项目所在的待处理组合中其他所述基础投资项目的权重值设置为0；

将所述目标基础投资项目所在的待处理组合作为引导组合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设组合优化方法包括改进增强帕累托进化算法SPEA2；

所述通过预设组合优化方法对所述待处理组合进行迭代计算，并将迭代计算得到的至少一个组合作为目标组合，包括：

初始化所述改进SPEA2的参数和外部档案集，将各所述待处理组合形成进化种群，并将所述引导组合添加至所述外部档案集中；

通过设定适应度计算方法计算所述进化种群中的各所述待处理组合的适应度；

通过所述改进SPEA2对所述进化种群进行迭代计算，并将迭代计算得到的至少一个组合作为目标组合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述改进SPEA2对所述进化种群进行迭代计算，并将迭代计算得到的至少一个组合作为目标组合，包括：

通过设定适应度计算方法计算所述进化种群中的各所述待处理组合的适应度；

根据所述适应度通过所述改进SPEA2中的设定环境选择方法更新所述外部档案集；

如果确定不满足设定终止条件，则通过设定交配方法将所述进化种群中预设数量的待处理组合进行交叉变异处理；

执行设定搜索策略，以对所述外部档案集中包括的待处理组合进行更新；

执行设定种群更新策略，以对所述外部档案集中包括的待处理组合进行删减；

返回执行通过设定适应度计算方法计算所述进化种群中的各所述待处理组合的适应度的操作，直至满足设定终止条件；

将所述外部档案集中包括的待处理组合作为目标组合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述设定适应度计算方法包括：

根据以下公式计算所述待处理组合的粗适应度值：

其中，Si表示待处理组合i在所述进化种群和所述外部档案集中所支配的待处理组合的数量总和，所述Si利用设定模型确定，P_t为所述进化种群，为所述外部档案集，i和j为所述待处理组合的编号，R(i)为所有支配待处理组合i的待处理组合j在所述进化种群和所述外部档案集中支配其他待处理组合的数量的总和；

根据以下公式计算所述待处理组合的密度函数值：

其中，Di为所述待处理组合i的密度函数值，为待处理组合i到第k个待处理组合的欧式距离；其中M为所述进化种群的大小，N为所述外部档案集的大小；

根据以下公式计算所述待处理组合的适应度函数：

Fi＝Ri+Di

其中，Fi为所述待处理组合i的适应度函数。