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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:* C" e8 B. `9 D. g# T; F
clear all
. y- |" N& E! jclc3 d, j) S3 R% l) i
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3): M8 n3 q$ S; f6 q' N
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n2 W4 a: p! D' q( V! u8 @7 d
6 J- R7 E% c2 A q6 u+ ^8 W
%算法:突出阶段的动态规划& k1 A9 C. c' T9 b! F# g
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n; X' X- w4 W5 M6 P6 g! N( U' F2 G, E& i
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
5 i! }" m" I" ?# \/ b0 K1 R, y& K
7 G1 D4 ~) ~( A7 p%数据结构
) Y) h) L- z, z4 ~7 [: L7 v. M7 En = 7; % 总金额(目标)
, _& I0 ?, ~% }( i7 S% A' im = 3; % 阶段数(年数)+ X& \1 t0 ?9 N/ C" q9 b" l$ k
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;6 M8 F q( E4 V" E
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
( J( R/ \3 `& H0 W! E0 @ 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 K. c& I, q# F
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
' K! c$ M0 }) \9 {- `( za = 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1 V( a% D" {( t& f/ g. b
f(1, = income(1, ;
$ ~+ ]2 j, N3 p7 }a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
1 C% h# b3 {+ U4 {3 M( p0 [9 m* {" \+ i9 w
% 动态规划! F4 p3 s) L7 J* |' I* ?- C
for k = 2:m % 阶段+ X; S2 ~7 ~ `9 v
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量7 c+ d7 b7 U- Y; ^' L/ O- S4 i( u
for i = 0:j % 前一阶段投资量$ U3 q. F G j( |( k
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
. X) a; Q2 u5 f) g f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);; r+ e) l" [' t. P- r
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
8 U$ n% j. p! o" x2 L+ g$ r* F end
4 O0 X) x7 y5 N; C S# }% f end( @0 C8 @ t) K; f' v
end
. s4 d- P+ u& V% L4 n, Fend
7 O( _# l6 j+ _% x- r, h, Z; z* B* ?
% 输出结果9 ~1 y2 e! ` D
f(m, n+1)
% {; a, V; x6 k( u' mout = n+1;" P& t4 F. o3 [. f0 T1 m9 l
for i = m:-1:1
- ~- D5 X4 U; G' U2 {: h- I a(i, out)7 T3 N/ C, }: h
out = out - a(i, out);
) n. D% f) W' S; ]6 a! U8 n2 dend8 Z! q0 _5 D% L) v6 ^
. z v. K' k0 z
解释:+ t4 L/ y& J( A2 Q
k' e- P- L& j5 o
1.数据结构:, s" J* j7 y+ `; c; C4 X- S( x
2.n 是总金额,表示问题中的目标。( v! _! _" n \2 w% {4 I- t
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
/ _' p1 i3 ?6 N) Z4.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( G8 B x& y6 N5.初始化:1 z! b0 h# o( I' y
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。
& Z# T0 K' T+ ~8 H) o# \6 @$ q7.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。9 p$ o) I& G( n# |! f1 l' F3 F
8.动态规划:! F8 p) t; z. a! g' t# K( 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。4 Z3 A2 e$ T C2 E1 U, x
10.外循环 for k 遍历阶段。) ]! H7 c# v; ^/ d: n
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
: ~! u5 W+ T4 A1 P. B12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
1 [6 I: b# ~1 d( o' f; O, \13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。' `- z$ X; ?1 }2 l
14.输出结果:
5 _& C8 r% R5 N- b4 Z" o2 s5 ^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。& o; z" W0 ^ J/ u6 Z
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:
& N6 w9 Z( T; ^9 `4 x17.数据结构和初始化:6 c, S3 E1 d& k. F- r
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。7 `7 ~7 {: B* u4 R1 O2 L
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。
! j, D% |! u% h( \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。0 `/ ~2 H9 u5 |( y
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
7 l. V7 u# ~# |8 Z9 Q22.动态规划过程:
- w0 h( C" o# L7 p4 t' J5 o8 V! G23.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。* ~& H8 A* _* H( v
24.外层循环 for k 遍历阶段。" e1 q V6 |' X2 K
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
$ y) }8 l; f- t) G8 H26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。& q) {; u, p; V# Z
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
: {+ Y" L7 a! h5 C) G/ n, l( V28.输出结果:$ b6 ?# U+ S7 u) Q, ~
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 ~0 Y7 u8 s+ R4 P6 Q9 j30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
1 |/ v1 U) B* f- A) N$ N' e31.输出每个阶段选择的投资量。
, g& ^1 w) W( }# d7 j& P; r8 l# U, y% A
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。
- C7 S# T: ~& z: }6 t
, N+ w8 s3 j; X- Q2 \! g: q% i- q1 | r- Z) D: D# H
5 O6 | L/ @# }% o
) `8 j m$ R5 y
1 P% ^9 Z' H: c( ^
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phase.m
971 Bytes, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点
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zan
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