使用粒子群算法解决期权定价模型参数校准问题——以heston模型为例

期权定价模型的参数校准问题是一个常见的难题,以heston 模型为例,定价时需要估计6 个参数,参数估计问题实质上是高维非线性规划问题,由于估参函数的性质不好,一般的估参方法常常失效。使用粒子群（PSO）智能算法可以改善该模型的参数校准问题,因为粒子群算法具有内在随机性,因此参数估计中的局部极小值问题可以被较好地解决。使用2017 年12 月20 日的香港恒生指数期权作为估计样本,并对2017 年12 月25 日的期权进行样本外预测,数值结果表明使用heston 模型对期权进行定价并配合粒子群算法估计参数具有良好的定价效果。     

一种基于Edline线特征的车道线识别算法

为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种新的车道线识别算法。首先应用投影法对采集到的图像设立感兴趣区域,以此来减少图像中存在的干扰信息;其次应用一种改进后的自适应高斯滤波算法对采集所得图像进行平滑处理,减少图像中不必要的细节;最后采用边缘绘制算法进行边缘检测,在此基础上,提出一种线段检测算法——Edline算法提取边缘线,对检测到的直线段进行筛选和聚类。利用引用计数法对车道线进行跟踪和预测。结果表明,新算法的平均处理时间为17.1 ms,准确率为96.19%,将其应用在车道偏离预警系统中可以有效地提高预警效率,提升预警的准确性和响应速度。研究结果丰富了车道线识别理论,可为车道偏离预警系统的应用及基础研究提供参考。     

On Minimally-supported <Emphasis Type="Italic">D</Emphasis>-optimal Designs for Polynomial Regression with Log-concave Weight Function

This paper studies minimally-supported D-optimal designs for polynomial regression model with logarithmically concave (log-concave) weight functions. Many commonly used weight functions in the design literature are log-concave. For example, and exp(−x ²) in Theorem 2.3.2 of Fedorov (Theory of optimal experiments, 1972) are all log-concave. We show that the determinant of information matrix of minimally-supported design is a log-concave function of ordered support points and the D-optimal design is unique. Therefore, the numerically D-optimal designs can be constructed efficiently by cyclic exchange algorithm.     

机构侵害中小投资者违规监管博弈仿真

本文主要对股票市场中机构投资者侵害中小投资者利益这种违规行为的监管进行了博弈分析,并使用基于主体建模的动态仿真方法在Swarm仿真平台上建立了仿真模型,同时进行了仿真实验。研究指出,严厉的事前监管、完善的上市公司管理制度以及更高的监管者素质可以有效地杜绝机构投资者侵害违规行为的出现。本文通过运用经济仿真方法对股票市场具体违规行为监管问题进行研究,将股票市场监管、博弈论与经济仿真这三个研究领域结合在一起,拓展了对股票市场监管的研究手段,在经济学研究中做出了一定有益的探索。 更多还原     

一种基于遗传算法的战场频率分配方法

分析了遗传算法的原理及其在频率分配领域中的应用,提出了一种启发式战场频率 分配方法。该方法通过改进传统遗传算法的选择、交叉、变异过程来实现频率分配的特殊 用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估。仿真结果表明,该方法能够在 一 定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。     

改进的动态反馈负载均衡算法

本文提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法,在负载均衡过程中既考虑后台服务器的当前负载,又考虑后台服务器的处理能力,根据每台服务器当前负载比例值的大小合理分配用户请求,进而调整服务器间处理请求的比例,避免服务器超载时依然收到大量的请求,使平均应答时延和吞吐量等获得较好的性能,集群的整体性能得到提高。     

一种改进的松弛迭代图像配准算法

本文展示了一种改进的松弛迭代图像配准算法,此算法首先使用归一化自相关运算求得图像的粗匹配对,接着使用改进的松弛迭代匹配算法进行精匹配。本文通过优化筛选第一轮迭代结果,使得后续迭代时间明显减少。实验证明此算法效率比原始算法有了很大的提高。     

一种分层A~*路径搜索算法及性能

基于层次道路网提出了一种分层A*路径搜索算法,其特点是在同一层路网中采用A*算法,而在层次切换时采用一种启发式定向搜索入口节点的方法。既顾及了道路等级性和朝着目标行进等驾驶员的心理因素,又可以获得比传统算法更快的求解速度。实验表明,该算法是可行的、高效的。     

一种基于LSB的改进信息隐藏算法及实现

传统的LSB算法是将私密信息以二进制的形式嵌入到载体像素值的最低有效位,这样对图像的质量负面影响可以降到最小。本文提出了一种将过滤技术与LSB算法相结合的信息隐藏算法。利用过滤技术增强图片质量,利用LSB算法进行私密信息的嵌入。改进型的LSB算法比原算法具有更高信息存储量以及更高信息安全性等优点。     

基于飞机降落信息的ADS-B数据跟踪算法

在空中交通管制（ATC）领域,广域监视系统中的ADS-B接收机在飞机飞行方向改变时 ,由于其收星的数量减少导致数据率变低,并且在飞机降落过程中丢点严重。结合ADS-B数 据的特点,采用两个模型分别表示飞机的匀速运动和匀加速运动状态,利用三点速度方向预 测修正对地速度,并引入飞机降落的先验模型,实现在广域监视中对飞机的有效跟踪。 真实数据验证了该方法可有效提高数据率和改善飞机降落过程中的跟踪效果。