接着,随机设定一群粒子,每个粒子代表一种可能的交易策略,包含交易的时间、买卖的数量等信息。在模拟的市场环境里,让这些粒子不断运动,依据目标函数去调整自己的位置和速度。通过这种粒子间的信息交流和相互作用,逐渐向最优解靠近。
经过多次迭代,当粒子群的位置基本稳定时,就可能找到了相对较好的投资策略。不过,市场是复杂多变的,这个结果只是参考。我们可为用户提供。想了解更多,点赞支持并点我头像加微联系我。
发布于2026-1-28 12:50 杭州
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发布于2026-1-28 15:27 广州


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粒子群优化算法应用实例
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