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动态规划算法解决投资组合问题

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发表于 2023-12-22 11:11 |只看该作者 |倒序浏览
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这段Matlab代码解决了一个投资组合问题,其中目标是在给定总金额的情况下,选择投资方案以最大化总收益。以下是对代码的详细解释:/ Y$ |' T% y1 X) @" }6 J
clear all9 ^( n& g5 b: A5 k
clc! e( x& V; C# C5 @; Z6 _
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)5 E1 p8 ?$ Y; U* l
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
- j& R8 d; ?. y/ C4 ~/ H& o; p: ^( O$ b+ p- [3 t" W9 _
%算法:突出阶段的动态规划( ?4 I) J6 |8 g9 h- h& @' M5 r
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n1 G- H" \# I) b$ Y% v
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n & N/ |) g" ~$ F

6 i8 ^) p# ~6 z; n( ?& A0 g%数据结构
$ L* K6 b* R; ^! u+ B' Mn = 7; % 总金额(目标)
% P" k. c' `. }0 t7 Xm = 3; % 阶段数(年数)
6 s! J2 S/ e: H; V3 b/ \8 k( K9 qincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
  O2 v. R- Z  B9 U* r  ^          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;2 h. Y( C* n* s. U+ F$ X- ?
          0,0.08,0.12,0.20,0.24,0.26,0.30,0.35]; % 三个项目的收益 income(k, i) k阶段投资i-1的收益,每年的投资
' h' f2 ^: T4 E) u6 A" C% t% mf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益. U5 X1 C- E. ]$ x
a = zeros(3, 8); % a(i, j) 前i个工程投资j-1所获得最大利润时,给i项目的投资
: C3 D5 L  B( Z7 Gf(1, = income(1, ;5 v2 b8 G' M! A1 z+ v3 v8 d( h, v
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
; o3 n  T) z& N$ f6 o2 t* a9 D" d3 m
% 动态规划
2 q# X1 T; Q, I& hfor k = 2:m % 阶段
! \5 k% u- ^" y    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
) F- B: N# c6 `* \$ \        for i = 0:j % 前一阶段投资量
7 z# y# z; W4 U9 g4 k' |1 E4 ]            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
: y4 M7 [2 M) n) [% D9 g5 q                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);# }! D# W1 M% A2 R. C6 ?
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
9 g: m5 P5 ^: u            end* u0 b+ h& I: m& h: ?% `
        end6 @2 m8 l# b4 r& o5 d6 c" ?
    end
9 o: n; m3 I* ]6 D4 T5 send
; _- I0 n7 ~5 L) B; f7 j1 z# I, z* f9 k/ w
% 输出结果
* F& w6 }5 ?6 E  O7 [  ^f(m, n+1)5 i4 f6 @! m9 G& R6 [1 L% y
out = n+1;- I% E2 z1 {+ N, R% s
for i = m:-1:13 b0 ^0 c8 p/ x5 {4 |  d& ^0 @" y, [
    a(i, out)" I& z( ~* F. m: K2 e4 W
    out = out - a(i, out);
6 H$ U. b  X+ b$ |* Bend, `3 Z4 n( C( @& N2 f8 E* b' K

1 E9 P0 F* Q8 q( ]7 r4 v& y" n1 [7 y9 e解释:9 _' S0 {( r0 y5 H

0 b+ i; a" A/ D1.数据结构:
* v8 k+ ~* d- s; t4 K0 ?! k: F8 {, d2.n 是总金额,表示问题中的目标。0 p: [6 {+ \: ]! v/ P
3.m 是阶段数,表示投资的年数。. ^" R' {$ D% [$ S3 v, [3 {
4.income 是一个矩阵,其中 income(k, i) 表示在第 k 阶段投资 i-1 的项目时的收益。例如,income(2, 3) 表示在第二年投资第三个项目时的收益。& X" L6 p+ V$ H
5.初始化:' o) j. I' ~6 \0 E$ v
6.f 是一个矩阵,其中 f(k, i) 表示在第 k 阶段中,总投资量为 i-1 时的最大收益。0 z4 y; J7 u: g7 O
7.a 是一个矩阵,其中 a(i, j) 表示在给定前 i 个项目的最大利润时,给第 i 个项目的投资。! X) }" V5 \, ^& C& Z# w* J
8.动态规划:
; P6 Y- h# I! s, s2 g7 H9.使用三重循环,从第二个阶段开始(k = 2)逐步计算每个阶段和总投资量下的最大收益,并记录最佳投资组合。
/ J" }2 E$ r3 p3 j, U6 ^7 B; `6 {10.外循环 for k 遍历阶段。% v% X$ Y5 R4 K3 U0 W
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
. p- C( a  J2 K  F12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
; x; H' G$ x. B, Q6 R13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
2 b( F! w" H/ [8 w0 e( M# N14.输出结果:
9 d/ E! p; E7 f, E8 l3 s$ `$ e15.打印最终的最大收益 f(m, n+1),即在所有阶段结束时的最大总收益。
. D) ?- U2 X7 W# t3 w9 J* E16.逆序追溯每个阶段的投资量,打印每个项目的投资量。这段代码是一个动态规划算法,解决了一个投资组合问题。问题的目标是在给定总金额的情况下,选择投资方案以最大化总收益。以下是代码的详细解释:8 @7 B9 O, h; I$ [. z* \  o
17.数据结构和初始化:; `. ~7 ~- |5 V+ Q1 K6 B: c8 U
18.n 表示总金额,m 表示阶段数,income 是一个矩阵,表示每个阶段投资每个项目所得的收益。
2 A+ p$ A! K7 K* G19.f 是一个矩阵,f(k, i) 表示在第 k 阶段中,总投资量为 i-1 时的最大收益。
' r* n# G9 D0 m2 b6 r9 A20.a 是一个矩阵,a(i, j) 表示在给定前 i 个项目的最大利润时,给第 i 个项目的投资。
3 l8 T4 p( Z$ ~6 d. a21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。( `9 d# k9 F! L) k$ W
22.动态规划过程:
5 Z3 g9 n) P. w0 d) R9 U23.使用三层嵌套循环,从第二个阶段开始逐步计算每个阶段和总投资量下的最大收益,并记录最佳投资组合。& C/ N9 ]; W5 K
24.外层循环 for k 遍历阶段。6 N% z& Y6 f0 j- _9 I& g
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
5 m4 q! m$ i% _0 X6 P& ^' t8 {26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
, `7 h$ o9 J0 v, B' x6 |- `27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。: C4 n( g, U, z& z' t2 R: T1 M
28.输出结果:2 b8 ^. ]5 }" I( Z& m: f$ P$ @
29.打印最终的最大收益 f(m, n+1),即在所有阶段结束时的最大总收益。) k" w5 h$ _( c3 n6 `
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
# S3 _2 x* V; Y. P3 P; _* h6 e31.输出每个阶段选择的投资量。, b5 C# L' l3 t
: d9 c0 j7 a1 m4 r/ Q
这个算法通过动态规划的思想,在每个阶段选择最优的投资方案,逐步更新状态,最终得到全局最优解。8 P! `2 o5 Z+ f; V7 a2 N

4 B3 \0 n8 ]7 V( K( F
; h" G" u# d; y& Z$ c* E
. n+ _  }: H# t3 v
8 B7 @6 ?- w. q( t$ i8 e
5 s6 g7 J% `3 `- T5 p3 ]1 b4 j

phase.m

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