【2023数学建模Mathorcup研究生组】量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用问题研究

        希望能给大家带来启发和帮助,题目见资源附件。

摘要

随着金融市场的不断发展,信用评分卡已成为金融机构评估借款人信用风险的一种常用工具。在信用评分卡的建立过程中,组合优化问题是一个重要的挑战。传统计算机的处理能力受到限制,无法高效地解决大规模组合优化问题。因此,研究人员开始探索量子计算机在此领域的应用。

针对问题一,我们根据题目已给的信用评分卡构建一个基于信用评分卡的模型,该模型可以将客户的特征映射到一个预测的违约概率值。首先建立最大化收入目标函数,将所有客户的期望收入相加,使得总期望收入最大化。其次构建相关约束条件,然后将模型转化为QUBO形式。

针对问题二,在问题一的基础上,根据已选定数据集3种规则构建一个基于QUBO的客户信用评估模型。首先依据实际要求明确目标函数和约束条件。其次,为了将模型转换为QUBO形式,将目标函数和约束条件中的所有项都表示为二元变量的乘积,将乘积展开成一个多项式,将QUBO问题表示为一个矩阵-向量形式。最后使用粒子群优化算法求解QUBO问题。

针对问题三,依据附录中信用评分卡采用整数线性规划来建立模型。首先,可以将每个信用评分卡看作一个变量,记录信用评分卡的选择情况,使得收入目标最大化。同时满足选择的信用评分卡数量不能超过3张和每种信用评分卡只能选择一次约束条件。其次将整数规划中的目标函数和约束条件转化为QUBO格式,运用量子计算机以及现有的模拟退火求解问题三。

关键词:量子计算机;信用评分卡;目标最大化;QUBO

1、问题描述

    1. 问题背景
      1. 我国银行、贷款业发展情况

中国银行业的发展历程可以追溯到清朝时期,但现代银行业的发展始于20世纪初。以下是我国银行业的发展历程:

1905年,清政府成立了中国银行总理局,这是中国第一个中央银行。1912年,中华民国成立后,建立了中央银行,统一了银行发行货币的权力。

1949年,中华人民共和国成立,新政府宣布银行业国有化。1950年,中国人民银行成立,成为中国的中央银行。

1952年,中国银行业开始进行大规模的调整和改革,银行业体制逐渐由中央集中管理向地方银行发展。

1960年代末至1970年代初,中国银行业出现了大规模的金融危机。随后,政府开始进行金融体制改革和银行业重组。

1984年,中国开始实行“两个市场、两个货币体制”,允许部分企业和外商投资者使用外汇进行贸易和投资,开放了国内外币存款和贷款业务。

1990年代初,中国开始进行金融市场的改革和开放,引进了外资银行和保险公司。

2001年,中国加入世界贸易组织(WTO),按照WTO协议逐步开放银行业和保险业。此后,中国银行业得到了快速发展。

2013年,中国启动了金融改革试验区,试图通过改革和创新,推进金融体系建设和发展。

2020年,中国央行推出了数字货币试点项目,这标志着我国央行数字货币研究进入新的阶段。此外,中国银行业在去杠杆化、防范金融风险等方面也有了重要进展。

中国的银行和贷款业在过去几十年里取得了长足的发展。在中国的金融体系中,银行是最重要的金融机构之一,而贷款业也是银行业务的重要组成部分。

随着中国经济的快速发展,中国银行业也逐渐成为全球最大的银行体系之一。中国银行的数量增长迅速,包括大型国有银行、股份制银行和城市商业银行等。目前,中国拥有4家大型国有银行和12家股份制银行,还有许多城市商业银行和农村信用合作社等金融机构。

在贷款业方面,中国银行业的业务范围也越来越广泛。除了传统的个人和企业贷款业务外,中国银行还开展了许多其他业务,如房地产贷款、车辆贷款、消费信贷和小微企业贷款等。

同时,中国政府也在积极推动金融体系的改革和创新。例如,中国已经实施了多项政策措施,以支持新兴行业和小微企业,同时也鼓励银行开展创新业务,如互联网金融和移动支付等。这些举措为银行和贷款业的发展提供了更广阔的空间。

总的来说,中国银行和贷款业的发展前景依然非常广阔。随着中国经济的持续增长和金融体系的不断完善,银行和贷款业也将继续发挥重要作用,促进经济发展和社会进步。

      1. 量子计算机

量子计算机是一种基于量子力学原理的计算机,它能够同时处理多个量子态,实现并行计算,从而具有比传统计算机更高效的计算能力。量子计算机的计算方式与传统的二进制计算机不同,它使用的基本单位是量子比特(qubit),而不是传统计算机中的二进制比特(bit)。

20世纪80年代,量子计算机的概念被首次提出。当时,物理学家Richard Feynman提出了一种用量子力学模拟量子系统的方法,这被认为是启发量子计算机发展的一个契机。1994年,Peter Shor提出了一种基于量子计算机的算法,用于因式分解和离散对数问题的解决,这被认为是量子计算机领域的一个重要突破。

### MathorCup 2023 A题题目概述 MathorCup 2023 A题的主题围绕 **量子计算技术在金融领域中的应用** 展开,具体聚焦于如何利用量子算法解决信用评分卡组合优化问题。题目要求参赛者设计一种方法,在给定的100张信用评分卡中选出一张及其对应的阈值,使得最终收入最大化[^1]。 #### 题目背景 随着金融科技的发展,传统银行和金融机构越来越依赖数据驱动的方法来评估客户的信用风险。然而,传统的线性规划或启发式算法可能无法高效处理大规模复杂优化问题。因此,引入量子计算作为一种新兴工具成为研究热点之一。本题旨在探索通过量子退火或其他量子算法实现更高效的解决方案。 --- ### 数学建模与QUBO形式转换 为了找到最优的一张信用卡评分卡以及其对应的最佳阈值,可以构建如下目标函数: #### 定义变量 设 $ x_i \in \{0, 1\} $ 表示是否选择第 $ i $ 张卡片 ($ x_i=1$ 表示选中),而 $ t_j $ 则表示不同阈值选项下的收益贡献因子。假设每种情况都已预先定义好,则总收入可写成加权求和的形式: $$ f(x_1,\dots,x_{100})=\sum _ {i=1 }^{100}\left(\max (a_ix_i+b_it_j)\right), $$ 其中参数 $ a_i,b_i,t_j $ 是由实际业务场景决定的数据项[^2]。 进一步简化此表达式以便适配到Quantum Unconstrained Binary Optimization(QUBO)框架下时需要注意两点:一是消除绝对值运算符;二是确保所有决策变量均为二进制型态。 经过一系列变换之后得到的标准QUBO矩阵形式为: $$ F(X)=X^T Q X, $$ 这里向量 \( X=[x_1,...,x_n]^T\) 包含所有的布尔未知数,系数阵\( Q \)则编码了各对变元间的相互作用关系强度。 以下是基于Python的一个简单模拟例子展示如何生成这样的一个问题实例并调用D-Wave Ocean SDK来进行初步测试: ```python import dimod # 创建一个简单的QUBO字典结构作为示范用途 qubo = {(0, 0): -1, (1, 1): -1, (0, 1): 2} # 初始化采样器对象 sampler = dimod.ExactSolver() # 执行精确解算过程 response = sampler.sample_qubo(qubo) # 输出结果集 for sample, energy in response.data(['sample', 'energy']): print(sample, "Energy:", energy) ``` 上述脚本仅用于演示目的,并未完全反映真实世界规模的问题大小或者特定约束条件设置等问题细节。 --- ### 解决方案讨论 对于此类NP难级别的离散最优化难题来说,经典计算机往往面临指数级增长的时间成本障碍。相比之下,借助专用硬件设施比如D-Wave Systems所提供的量子处理器能够显著加速搜索全局极值的过程效率。不过值得注意的是当前技术水平仍然存在局限性和适用范围边界,所以在实践操作过程中还需要综合考量多种因素影响效果最佳化策略制定实施计划安排等工作环节事项考虑进去才行哦! ---
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