
- •Оглавление
- •Нелинейная задача распределения ресурсов. Динамическое программирование ……………………………….………..…………. 6
- •Линейная производственная задача
- •Двойственная задача
- •Динамическое программирование. Распределение капитальных вложений
- •Анализ доходности и риска финансовых операций
- •И запасами
- •Задача о "расшивке узких мест производства"
- •Транспортная задача линейного программирования
- •Матричная модель производственной программы предприятия
- •Матричная игра как модель конкуренции и сотрудничества
- •Задача формирования оптимального портфеля ценных бумаг.
- •Кратчайший путь
- •Список литературы
Задача формирования оптимального портфеля ценных бумаг.
Сформировать оптимальный портфель заданной эффективности из трех видов ценных бумаг: безрисковых эффективности 1 и некоррелированных рисковых ожидаемой эффективности 3 и 8 и рисками 4 и 8. Как устроена рисковая часть оптимального портфеля? При какой ожидаемой эффективности портфеля возникает необходимость в операции "short sale" и с какими ценными бумагами?
Решение. Итак, m0 =1, M=3 , V= 16 0.
0 4
Зададимся эффективностью портфеля mp. Теперь надо найти обратную матрицу к матрице V .
Это просто: V-1 =1/16 0
1/4.
Вычислим знаменатель:
V-1 (M - m0I) = 1/16 0 2 = 1/8
0 1/4 7 7/64
(M - m0I)T V-1 (M - m0I) = (2 7) 1/8 = 65/64
7/64
Итак, вектор долей рисковых бумаг есть X* =((mз-1)/(65/64)) 1/8
7/64.
Таким образом, x1 = 8(mp-1)/65 , x2 = 7(mp-1)/65. Следовательно, x*0 =1- x1 - x1= =(16 - 3mp)/65 . Понятно, что необходимость в операции "short sale" возникнет, если x*0 < 0, т.е. когда mр > 16/3, x1< 0, т.е. когда mр >1.
Кратчайший путь
Найти кратчайший маршрут между узлом 1 и другим узлом jграфаj=2,3…8.
Составим таблицу.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1 |
|
7 |
3 |
2 |
|
|
|
|
2 |
2 |
|
3 |
|
5 |
|
|
|
3 |
6 |
4 |
|
5 |
3 |
|
8 |
|
4 |
4 |
|
7 |
|
|
5 |
|
8 |
5 |
|
8 |
5 |
|
|
4 |
|
9 |
6 |
|
|
8 |
4 |
3 |
|
4 |
9 |
7 |
|
|
6 |
|
3 |
7 |
|
5 |
8 |
|
|
|
5 |
6 |
3 |
6 |
|
Пусть U1=V1=0. Найдем
V2=0+7=7 U2=7.
V3=MIN(U1 + d13; U2 + d23 )=MIN(0+3; 7+3)=3 U3 = 3
V4=MIN(U1 + d14; U3 + d34 )=MIN(0+2; 3+5)=2 U4 = 2
V5=MIN(U2 + d25; U3 + d35 )=MIN(7+5; 3+7)=8 U5 = 8
V6=MIN(U5 + d56; U3 + d36; U4 + d46)=MIN(8+4; 3+ ;2+5)=7 U6 = 7
V7=MIN(U3 + d37; U5 + d57; U6 + d67 )=MIN(3+8; 8+ ; 7+4)=11 U7 = 11
V8=MIN(U5 + d58; U7 + d78; U6 + d68; U4 + d48 )=MIN(8+9; 11+5; 7+9; 2+8)=10 U8 = 10
При переходе к шагу 2 проверяем условия оптимальности путем сравнения Vj – Ui c dij :
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Vj – Ui |
- |
7 |
3 |
2 |
- |
- |
- |
- |
dij |
- |
7 |
3 |
2 |
- |
- |
- |
- |
Так как Vj – Ui < dij для всех j, то величины Vj пересчитывать не надо. В процессе реализации алгоритма обнаруживается, что условие оптимальности нарушается при i=3 для j=5. Величина V5= U5= U3 + d35 = 3 + 3 = 6.
В последующих вычислениях используются измененное значение V5 и U5.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1 |
- |
7 |
3 |
2 |
- |
- |
- |
- |
- |
7 |
3 |
2 |
- |
- |
- |
- | |
2 |
-7 |
- |
-4 |
- |
1 |
- |
- |
- |
2 |
- |
3 |
- |
5 |
- |
- |
- | |
3 |
-3 |
4 |
- |
-1 |
3 |
4 |
8 |
- |
6 |
4 |
- |
5 |
3 |
|
8 |
- | |
4 |
-2 |
- |
1 |
- |
- |
5 |
- |
8 |
4 |
- |
7 |
- |
- |
5 |
- |
8 | |
5 |
- |
1 |
-3 |
- |
- |
1 |
5 |
4 |
- |
8 |
5 |
- |
- |
4 |
|
9 | |
6 |
- |
- |
-4 |
-5 |
-1 |
- |
4 |
3 |
- |
- |
8 |
4 |
3 |
- |
4 |
9 | |
7 |
- |
- |
2 |
- |
-5 |
-4 |
- |
-1 |
- |
- |
6 |
- |
3 |
7 |
- |
5 | |
8 |
- |
- |
- |
-8 |
-4 |
-3 |
1 |
- |
- |
- |
- |
5 |
6 |
3 |
6 |
- |
По этой таблице и матрице смежностей можно определить кратчайшее расстояние между узлом 1 и 8. Найдем сначала узел, непосредственно предшествующий узлу 8. Из столбца 8 матрицы смежностей находим, что равенство V8 = Ui + di8 выполняется при i=4.
Из столбца 4 видно, что равенство V4 = Ui + di4 выполняется при i=1.
Получившиеся участки дают кратчайший путь 1— 4 — 8.