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摘要
通过结合正切函数Tan-W和反余弦函数Arccos-C提出了一种改进的粒子群优化算法，简称TanW-ArccosC PSO算法。TanW-ArccosC PSO算法通过对惯性权重和学习因子的改进，增加了粒子群的多样性， 增强了算法的搜索能力， 提高了算法的收敛速度。针对投资组合问题，通过在大智慧软件中随机提取数据，利用MATLAB软件，分别用改进的TanW-ArccosC PSO算法和标准PSO算法进行求解与实证分析其投资组合问题的投资比例和CVaR值，实证分析结果表明TanW-ArccosC PSO算法具有更良好的搜索能力、低风险性以及可操作性。
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