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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:% L! l/ S/ w$ ^
clear all- p7 F3 [( k5 i8 W$ O& Y
clc- p6 o" a, f% F H+ Z
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)% r/ Q; A% }: {$ I' [) J7 W+ q
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
% O; {5 E$ N8 p7 ~' h, e q1 e" D- z" y4 b
%算法:突出阶段的动态规划1 v2 b7 l, f. a4 y, p) A8 ?7 K
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
4 {! t' S( |+ o% |2 J& l$ F%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
( B7 V& B V; n2 G# M: G1 J+ _/ r0 ^. b; A1 g* H4 \* E" _
%数据结构
6 S2 F: ^, e7 d' j; En = 7; % 总金额(目标)5 K* `* e9 [+ o. C& K/ N. n. |
m = 3; % 阶段数(年数)
, Z, P! t: ~$ H+ ~( {$ @4 @8 ]income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;" Y3 ^0 m/ g5 u
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
) P, B8 s6 n) N3 j' F4 W- z' l) k 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 E0 P, Y1 i/ z- j' j1 U% l. v. V
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益7 g. E0 ?( P% @9 S/ k
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8 L( g& O/ W/ x: M, |( n3 S$ b
f(1, = income(1, ;
- j/ r4 ]1 p" K3 W" t1 Ra(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
1 r8 |' |6 E+ q6 }' m3 U8 g. o3 i1 X, x
% 动态规划
9 Y2 D0 H. U! i6 ?for k = 2:m % 阶段
, G4 Q! E# R N; t for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量; W5 l/ _& Q2 P2 u' K9 t
for i = 0:j % 前一阶段投资量 V7 I! Y' `6 \" N
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
& G! I1 f/ p0 F3 A) m) G f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
' f# F% I; w* g6 \3 t3 j/ Y a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量( `6 H l3 l4 c8 s
end
0 x2 A! b. g: w2 w& s2 [ end `( C, T3 n) c% _% O- \& _
end
8 k" c D. o* R/ l& r3 fend- r/ q$ _' M7 T2 z. g, `
- o) i- q' W( N* d# T% u6 j
% 输出结果
# n6 X: M' g. ]& S$ ef(m, n+1)8 n7 f" Z: G1 N) p. z. `4 ^6 v1 v- y
out = n+1;
8 s0 T) i: j" S# Q! e# J3 zfor i = m:-1:1
$ @" M1 y* G& B6 r a(i, out)9 U5 Q0 E, {0 k0 T
out = out - a(i, out);
4 I3 C" b3 _3 v/ n5 Eend* u0 d3 w6 W% `/ W
/ I. t! d9 t+ `- Z( f# L2 p
解释:+ {+ z4 _! a" g& i
! w- y5 t6 Q% x8 {
1.数据结构:
- g& J, H2 e* M9 W: S/ A2.n 是总金额,表示问题中的目标。1 P0 g& K7 j" H: |* N; y/ r
3.m 是阶段数,表示投资的年数。; t5 b/ ^! s: \, k; V
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。
, c* ]0 J5 Z/ q" o$ }5.初始化:9 J/ @7 T6 W. W& _" c
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。4 l: E) j3 W" a5 [
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。
; V) v5 Y- Y5 \9 T) i8.动态规划:/ x, r. P6 U+ m
9.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。3 T! y4 z4 R, K
10.外循环 for k 遍历阶段。
8 d1 T1 a# t% I- v5 B11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。" z+ E2 o5 R, b3 _* `: ~
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
/ Q! S; e: g* I- Y5 R13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
x i2 P! f3 ~3 w( A0 \7 e14.输出结果:
6 a1 { {1 r) R7 H15.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。
$ W' o/ {' ?6 ?1 ]16.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:/ z) E$ m1 X! H/ @0 g; r9 Z" ~
17.数据结构和初始化:
8 `. d! S( m$ u! G& K9 c+ C9 r18.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。
+ e, v* |% n; x! A3 I# a( E4 H19.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。. A- q) Q/ x" x5 @
20.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。" p7 ~; [% e- U7 f, ~
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。- o% D. J, W" R# ]$ J
22.动态规划过程:% p0 K: Y; s4 C7 A2 W8 i
23.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。) K/ z: p3 I) w6 _
24.外层循环 for k 遍历阶段。5 h& x% f8 |5 B6 ?$ Z' B. T
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。! H' ~& e' ?# J
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
6 @: V6 u$ t% a27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。8 X' D- E$ p* T7 D( [3 r0 I e
28.输出结果:( u& m. N' e2 E6 s, w5 ~0 d
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。
8 `3 A! s; R; j" ?- z7 v+ Q. B30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。% y0 `4 t( M; ?3 g Z6 ^& {
31.输出每个阶段选择的投资量。
2 U4 f5 }7 C$ W/ A" d# i# D* U' _5 ]6 R: Y+ I
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。3 k! q( Z: e. W; j1 y7 b' j; i( w
" S( n2 ]7 E8 k O
r4 X O- P8 j* \$ N
9 {' I; ^* I% Y1 W4 `5 ^2 ^
- y7 ^ @( W0 x; y
8 m4 `2 W" C7 n2 q, W1 h |
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phase.m
971 Bytes, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点
售价: 1 点体力 [记录]
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zan
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