CnOpenData 融资融券标的证券表

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2010.03.31-2023.10.18


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融资融券标的证券表-英文字段融资融券标的证券表-中文字段
ID自增ID
SECURITY_ID证券内部ID
TICKER_SYMBOL股票代码
TARGET_TYPE标的类别
INTO_DATE纳入日期
OUT_DATE剔除日期
IS_TARGET是否为标的证券
UPDATE_TIME更新时间

样本数据

IDSECURITY_IDTICKER_SYMBOLTARGET_TYPEINTO_DATEOUT_DATEIS_TARGETUPDATE_TIME
自增ID证券内部ID股票代码标的类别纳入日期剔除日期是否为标的证券更新时间
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935879379836149202023-09-1112023-09-11 09:38:04.000
921479382835508102023-09-1112023-09-11 09:31:04.000

数据更新频率

年度更新,特殊需求另行联系

图片

联系人: CnOpenData-sxq

个人联系电话:19121071287

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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