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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:
' k/ o0 C2 e" `0 P* q0 r7 Wclear all
7 Z2 j; B4 N& x! xclc" s2 f7 |7 L7 b* {5 ]
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
" f+ T# |) B/ S/ A%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
- V  Q0 R, `& W7 y* N: S% I/ |  h' B* D9 Q+ S" i3 T+ V' O6 ?
%算法:突出阶段的动态规划4 i% x8 D% F5 P0 A) U) w: q
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
! O2 c- A" D2 M4 K2 f4 N%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n % S. ?1 Q! S- E* r$ X: |# A
/ A& `) g, o) N3 }+ c. Z
%数据结构
7 y0 L2 q2 r; I& }: Rn = 7; % 总金额(目标)
, v$ |" o5 \, J& y4 ^' ~( y4 [m = 3; % 阶段数(年数)
/ |5 I/ k0 e: ?) t, l1 Dincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
, p% g; C5 I1 s$ c& b$ |! M          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
/ E: U" x. p2 ^  m) p+ t. g! b          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/ }  g9 k' S3 B, k' ~
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
. Z( ]7 o* L+ @9 Q# Z5 ?# ?: Na = 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
" g" d" m* m" k1 cf(1, = income(1, ;4 N  S$ y4 S# [8 y* y* c. Q
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];4 G! `/ T! g. f7 s

# l9 A2 q1 ^/ H% 动态规划1 b. ?& r3 M) ]3 p+ @! L
for k = 2:m % 阶段
( l9 c& }" h" T0 [    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量. p$ X0 ~7 i$ P4 j% ^& |
        for i = 0:j % 前一阶段投资量/ M* S8 b; G8 i. n
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
$ O9 J% z4 Z& w  Y* V) x  h! |" M                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
1 u/ ?; ?  a9 O$ k6 W) I                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
  [" ], j# O0 {1 x# p- A  K- s- V2 `            end
0 I( [5 ~- A- ~  l8 e# x        end
0 {7 b  f5 V8 F1 i) N    end- S) J2 d. u' q! Q" v# P
end
* x/ A+ z8 i- [- }8 @7 q$ }* E4 H7 S2 a3 S5 o3 B/ F. v* ?
% 输出结果5 W* O- S# O3 i1 K: f
f(m, n+1)' V: A, K3 E# j: D. r
out = n+1;
8 v& Z" n2 u4 p/ E' Ffor i = m:-1:1
% Y8 z! q& ?4 Q& [6 q: R3 d0 J+ w    a(i, out)
+ b! D, x) Y4 P: c$ h$ S  Z    out = out - a(i, out);
4 j( t4 z4 y. a, K1 f1 xend5 Z" K( U: n8 }) k" I- T8 c
' |, Q8 n2 ~. J3 E( |
解释:# v% ~* c' O  N/ A/ I

) L6 i+ K2 N4 ?% D1.数据结构:
1 P  E+ T( o, _2.n 是总金额,表示问题中的目标。
4 w4 E% k6 J) i" r+ i9 Z! j8 g+ O3.m 是阶段数,表示投资的年数。: ~. r9 a$ A7 e1 S$ t- R& u$ b
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。4 f2 I; M1 {( t; J. J4 X
5.初始化:$ q$ L* n( }% f
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。, n( A# i2 U6 U1 v* O$ T: H
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。2 a7 |! Q9 N! w
8.动态规划:' D( B: z: T+ H$ T; E0 q0 }- a2 C
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。' O, p" }7 K  l; |+ ]/ d# G
10.外循环 for k 遍历阶段。
* l6 |3 f5 [+ P6 v3 W$ y3 n11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。9 Q8 K' X- ]% V4 E
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
1 T$ R! x3 f8 o. t8 ]( l' a13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。, w. H' o% J# X1 J4 p8 {
14.输出结果:# }4 M7 p- P% m$ ^7 c! c. o0 k& @! r
15.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。
# b9 I1 p8 f" y" u4 m9 M16.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:2 u$ Q2 H+ V2 E" M- N
17.数据结构和初始化:$ D' w/ r3 K2 U" s4 Y7 V4 N
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。0 x  m1 T. a5 r# z
19.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。( M% G& _, q: b" i$ m! V
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。
8 z- K+ N3 k* F/ H4 `6 K; E21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
5 a& l4 e7 g) x1 h8 }22.动态规划过程:
2 r6 x: m1 O. l9 P/ ~( t6 I23.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。# B; x5 {! N  _4 w' m: q
24.外层循环 for k 遍历阶段。6 w7 Y! Y! W+ X" o8 n
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。7 t& j( a! ~. o5 x
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
* P  I5 {) R, A27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。* F' K7 V+ P9 n% C8 U! n4 ?  w
28.输出结果:
( L5 p+ u6 c2 y29.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。3 A& h' @9 ~1 w0 n' ^* Y2 c
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。1 _" g- r% F/ ^9 Q) c
31.输出每个阶段选择的投资量。5 J0 c0 c" T0 i1 F8 J$ m% K

' h0 _( W  c3 r6 [8 r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。
( U& \1 J* J, S
7 M! r5 J  v! e: [- G2 a" J: M* c' d) A# F' P1 J6 z

* S% R  p: M5 h7 w2 U2 x9 t- L& k. d2 s# W) ?

$ v; j% U! L! a. ^; J) L2 V' |

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