1 组合优化问题基本概念一般是指在一个有限的集合中寻找最优解的一类问题。在多数组合优化问题中，枚举和穷举搜索是不可行的，该问题解的集合是离散的或者可以简化到离散，目的是求解最优解。常见的组合优化问题有：背包问题、二次分配问题、最小生成树问题、覆盖问题、一维装箱问题和TSP问题等。问题特点：描述简单，有很强的工程代表性，但求解需要很长的运行时间和很大的存储空间，在计算机上很难实现求解，即
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2023-12-17 05:11:06
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组合优化问题的典型事例week4 组合优化：是关于寻找元素的子集 那就是： 满足某些约束条件并且给定成本函数（最小权重，最短路径…）组合优化问题的示例： 1.背包 2.图中的最小生成树 3.图中的最短路径 4.最小顶点或集合覆盖 5.最大独立集 6.最小顶点着色计算困难问题的优化 棘手的问题：你已经看到了各种各样的问题不太可能解决的问题的示例在多项式时间内求解（NP难问题）。 应用：在后续中，我将
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2023-12-16 20:53:40
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# 实现组合优化 Python
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中实现“组合优化”。首先，让我们来了解整个流程。
```mermaid
journey
title 整个流程
section 创建数据集
section 初始化参数
section 定义目标函数
section 定义约束条件
section 使用优化算法
原创
2024-05-07 07:43:55
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# 组合优化在Python中的实现指南
在开发过程中，组合优化是非常重要的一个领域，常用于解决一些资源分配、调度、路径优化等问题。本文主要介绍一个初学者如何使用Python实现组合优化。我们将依靠几个基本的步骤来指导你完成这一目标。
## 流程概述
首先，我们将通过一个清晰的流程表格让初学者了解整个任务的步骤。
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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优化算法数学建模问题总共分为四类： 1. 分类问题 2. 优化问题 3. 评价问题 4. 预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题
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2023-09-16 12:57:23
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kalveh: 一直搞不太清楚，博弈过程中是不是一定要有最优化？个人感觉，最优化过程中通常只需要把约束条件描述清楚，把目标函数定义好，就可以进行求解；而博弈过程中，则需要了解对方可能采取的策略，再和己方的策略进行组合，从中选择最符合己方利益的策略，也就是所谓的占优策略。这种方法在博弈的参与方确定（最好再假定其可以采取的策略也已知）的情况下，比较容易应用，也好理解；
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2023-09-08 15:20:10
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1 组合优化组合优化是研究工程中存在大量有限个可行解的问题，这些问理论上可以用枚举法实现，但是一般的实际工程规模都很大，可行解的数量非常巨大，所以枚举法并不适用。组合优化中最重要的问题就是如何利用已有知识来减小问题空间，进而有效的处理组合爆炸。目前常用的优化算法有智能优化算法、启发式算法、以及精确算法。精确算法适用于求解小规模问题，所以在实际工程中并不适用。智能优化算法包括遗算法、模拟退火算法等，
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2023-11-25 14:13:54
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# 使用 Python 实现子集组合优化
## 一、课程简介
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现子集组合优化。这一技术常用于解决诸如背包问题、选购问题等实际应用场景。我们的目标是生成一个给定集合的所有可能子集，并从中找到一个优化的结果。
## 二、整体流程
为清晰展示整个操作流程，我们可以将任务分为以下几步：
| 步骤 | 描述
# 组合优化：Python 的强大工具
组合优化是运筹学中的一个研究领域，旨在通过寻找所有可能组合中最佳的一个或几个组合，以解决复杂问题。应用范围广泛，包括物流、金融、人工智能等领域。文章将介绍组合优化的基本概念，应用场景，以及如何使用 Python 进行求解。
## 1. 组合优化的基本概念
组合优化问题通常涉及到一个有限的元素集合，然后我们需要根据特定的约束条件找到最优组合。典型的问题包
# 净值组合优化与Python应用
在金融市场中，投资者通常面临一个重要的挑战：如何在收益和风险之间实现最优平衡。净值组合优化就是一种旨在寻找最佳投资组合的方法，它帮助投资者在一定的风险水平下实现收益最大化。本文将探讨净值组合优化的基本概念，并通过Python代码示例来展示其实现过程。
## 净值组合优化的基本概念
净值组合优化基于现代投资组合理论（MPT），由哈里·马科维茨在1950年代提
# 组合优化算法及其在Python中的应用
组合优化是运筹学中一个重要的研究领域，目的是在给定的约束条件下，从一个组合中找到最佳的解决方案。在处理诸如旅行商问题（TSP）、背包问题等问题时，组合优化算法通常表现出色。本文将讨论组合优化的基本概念，并通过Python示例来演示其实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，描述了一名销售员需要访问一组城市并返回起点
原创
2024-09-24 08:02:59
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# 动态组合优化在Python中的实现
动态组合优化是一种求解组合优化问题的有效方法，特别适用于涉及动态决策过程的场景。针对初学者，以下是一个详细的流程和代码示例，帮助你理解如何使用Python实现动态组合优化。
## 1. 流程概述
下面是实现动态组合优化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | ----
Bad sqlSELECT T3.CONFLICT_ID, T3.LAST_UPD, T3.CREATED, T
原创
2023-05-08 14:34:14
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文章目录引言主要思路投资组合现代投资组合理论（MPT）波动率协方差权重分配投资组合期望回报投资组合方差代码实践获取基金净值的变化情况计算基金的波动率比较基金之间的相关性计算年期望收益计算组合期望收益利用有效边界进行投资组合优化小结参考文章 引言还记得今年年初，A股行情火热的样子吗。我把年终奖投进了?热门网红基金里，然后就是绿油油的大半年?。最近在外网看了一篇关于股票投资组合优化的文章，于是想着可
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2023-11-21 21:54:20
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多策略回测时常常遇到问题。仓位如何分配？你以为基金经理都是一拍脑袋就等分仓位了吗？或者玩点玄乎的斐波拉契数列？OMG，谁说的黄金比例，让我看到你的脑袋（不削才怪）！！ 其实，这个问题，好多好多年前马科维茨（Markowitz）我喜爱的小马哥就给出答案——投资组合理论。 根据这个理论，我们可以对多资产的组合配置进行三方面的优化。1.找到有效前沿。在既定的收益率下使组合的方差最小。2.找到shar
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2023-09-18 19:23:06
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投资组合优化工具主要是基于资产管理行业的经典理论——现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT）的基本原理。现代投资组合理论MPT的核心原理是，投资者一贯是风险厌恶型的，这意味着如果两种产品收益相同但风险水平不同，投资者会偏好低风险产品。据此可以得到一个推论，只有存在额外收益作为补偿，投资者才愿意承担额外的风险。由此引入了风险调整收益（risk-adjusted re
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2024-07-19 11:26:57
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目录机器学习求解组合优化问题求解组合优化问题的传统方法精确算法：启发式算法：机器学习的相关知识注意力机制深度强化学习主线奖励和稀疏奖励问题：稀疏奖励问题：辅助奖励函数设计On-Policy 和Off-Policy问题：Online和Offline问题：无模型和有模型问题：函数拟合算法：机器学习求解组合优化问题组合优化的一些基本问题（1）背包问题KP有限容量背包和一系列具有不同重量和价值的物品，可行
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2024-01-20 22:44:12
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1. 离散优化/整数规划整数规划，或者离散优化（Discrete Optimization），是指数学规划问题中自变量存在整数。混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP），即自变量既包含整数也有连续变量求解复杂度求解整数规划的精确解是NP难的，也就是指数级算法复杂度（Exponential Time Solvable）假设这里的整数是0,1变量，那么我们可以简单地
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2024-05-15 10:00:32
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黄金分割法、斐波那契法、进退法、二分法黄金分割法斐波那契法进退法二分法抛物线法（二次插值法）例题 黄金分割法黄金分割法每次缩小区间的比例都是一致的，每次将区间长度缩小到原来的0.618倍；找到一个区间[a, b]满足 即可以粗略地确认极小值点为。算法步骤 对于给定的a,b，其中令令若，则，终止算法若，则，转步骤2； 若，则，转步骤1； 若，则，转步骤5；令，转步骤3斐波那契法Fibonacci法
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2023-12-31 15:31:05
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