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% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.
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% Project Code: YPAP112
% Project Title:
% Portfolio Optimization using Classic and Intelligent Methods in MATLAB
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% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
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% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
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% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
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function out = RunPSO(model)
%% Problem Definition
CostFunction=@(x) PortCost(x,model); % Cost Function
nVar=size(model.R,2); % Number of Decision Variables
VarSize=[1 nVar]; % Size of Decision Variables Matrix
VarMin=0; % Lower Bound of Variables
VarMax=1; % Upper Bound of Variables
%% PSO Parameters
MaxIt=100; % Maximum Number of Iterations
nPop=40; % Population Size (Swarm Size)
% w=1; % Inertia Weight
% wdamp=0.99; % Inertia Weight Damping Ratio
% c1=2; % Personal Learning Coefficient
% c2=2; % Global Learning Coefficient
% Constriction Coefficients
phi1=2.05;
phi2=2.05;
phi=phi1+phi2;
chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
w=chi; % Inertia Weight
wdamp=1; % Inertia Weight Damping Ratio
c1=chi*phi1; % Personal Learning Coefficient
c2=chi*phi2; % Global Learning Coefficient
% Velocity Limits
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;
%% Initialization
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Out=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Out=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);
BestSol.Cost=inf;
for i=1:nPop
% Initialize Position
particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);
% Initialize Velocity
particle(i).Velocity=zeros(VarSize);
% Evaluation
[particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);
% Update Personal Best
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
% Update Global Best
if particle(i).Best.Cost<BestSol.Cost
BestSol=particle(i).Best;
end
end
BestCost=zeros(MaxIt,1);
%% PSO Main Loop
for it=1:MaxIt
for i=1:nPop
% Update Velocity
particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
+c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...
+c2*rand(VarSize).*(BestSol.Position-particle(i).Position);
% Apply Velocity Limits
particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);
% Update Position
particle(i).Position = particle(i).Position + particle(i).Velocity;
% Velocity Mirror Effect
IsOutside=(particle(i).Position<VarMin | particle(i).Position>VarMax);
particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);
% Apply Position Limits
particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
% Evaluation
[particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);
% Update Personal Best
if particle(i).Cost<particle(i).Best.Cost
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
% Update Global Best
if particle(i).Best.Cost<BestSol.Cost
BestSol=particle(i).Best;
end
end
end
BestCost(it)=BestSol.Cost;
disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);
w=w*wdamp;
end
%% Export Results
out.BestSol=BestSol;
out.BestCost=BestCost;
end
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使用PSO的投资组合优化
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2023-12-27
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PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的群体行为。PSO算法通常用于解决优化问题,如投资组合优化。 在投资组合优化中,我们希望找到一组投资标的的权重分配,以最大化投资组合的收益或者最小化风险。PSO算法可以用来寻找这样的最优权重分配。 PSO的基本原理是模拟鸟群中鸟的行为。在算法中,解空间中的每个潜在解被称为“粒子”,而这些粒子被认为在解空间中搜索。每个粒子都有自己的位置和速度,并且根据其个体经验和群体经验进行调整。粒子的移动受到个体最优和全局最优解的吸引力影响。 在投资组合优化中,可以将每个粒子看作一个可能的投资组合,其位置表示了不同资产的权重分配,而粒子的适应度则表示了该投资组合的好坏程度。粒子根据个体最优和全局最优的信息来调整自己的位置和速度,以便在解空间中搜索出最优的投资组合。 通过不断迭代更新粒子的位置和速度,PSO算法可以逐步优化投资组合的权重分配,从而找到一个较优的投资组合方案,以达到投资组合优化的目标,如最大化收益或最小化风险。
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03 Portfolio Optimization using PSO.rar (8个子文件)
03 Portfolio Optimization using PSO
pso.m 1KB
RunPSO.m 4KB
CalculatePortfolioObjectives.m 1KB
PortMOC.m 872B
IsDominated.m 746B
EstimateReturnMoments.m 970B
PortCost.m 726B
mydata.mat 2KB
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