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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:
4 k* a& N( \- J' l9 T5 F% u$ p5 g3 }clear all( [) h4 }) ?  ]8 O
clc, k" P$ h# |0 E' \8 C
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)9 h! ]- ~' p% W$ r: T
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n" O' o! |) ]+ N8 g3 G
) F9 \6 q4 A" d3 _. q* N% K
%算法:突出阶段的动态规划
, W' \* N7 A* J& W4 ?; q3 |$ f%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
: z8 p# N: K2 m% V" D  j( Z; O! ?%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n ! z) \5 g! D5 H4 t8 p

! C' [, l, [( g/ l2 d5 a  N) B%数据结构; P% C7 Q% ?7 B$ l9 L2 s; k% E7 ?4 h
n = 7; % 总金额(目标)6 Y9 ~1 c" a' h' \7 E6 N2 O
m = 3; % 阶段数(年数)' f8 ~  F0 G+ F& G& G
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;; f. f. I/ @! y& a& G
          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;4 c" e, i+ y+ f, G, \, i: k- j- W
          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2 A' V- {, v+ H7 h# ~
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
# S) w) J" w8 ~+ k; ]# pa = 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5 _1 x1 X: o$ B2 I
f(1, = income(1, ;
% ?3 i8 u. O( z3 Z. T/ C: Ga(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
  N: D* l; Y( k
, U; G( N' N4 t" m& z( c0 g* g% 动态规划
2 W/ ]7 ]- A5 y# ufor k = 2:m % 阶段
: \* n+ {: [, T. R1 T, M    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量* Q# \9 L  W3 p- p
        for i = 0:j % 前一阶段投资量. \# a$ H8 R. ?$ D3 D
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)' o, _! L) [+ f+ y
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);! l# [7 ]% a) \: M& u) `
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
! ^- P; E, i  {6 A# v# e            end
$ z% Z: [- V* g  m7 w) u$ S+ r        end1 P; }4 W) d+ a8 F( h8 K
    end
! e' N" o: w7 ]end
. e- G# K, D' v; P6 Q- R' ^) _5 c6 C7 x" r9 v- y
% 输出结果: H# H# d0 @1 x! a: r
f(m, n+1)
: G. Z. p5 X6 }- ?) Eout = n+1;
+ ^" n$ _7 j  r! P8 t. mfor i = m:-1:1
' R* D( F7 F. N    a(i, out): T8 [9 m5 Y6 E7 s: O
    out = out - a(i, out);  l. l( f1 y+ E* y, r7 N
end, J: d4 \8 S: z5 r& H% ?

' l& f& i6 }( P; n9 k8 n( A解释:8 ~/ B! T* u% M" x; \
8 u" F7 g0 S  S' Y0 X8 r$ g0 A
1.数据结构:
2 w: x9 J4 s: ?2 t& p/ G9 e2.n 是总金额,表示问题中的目标。
3 |5 e( N/ J$ C1 [! Y5 [2 @7 b3.m 是阶段数,表示投资的年数。
0 T9 Q# A7 b0 @' s4.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。7 b5 t1 P( [  i# v8 d  t5 o
5.初始化:5 ]: @' `) B1 t6 K8 I7 o" A  U0 b
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。! h! e# g5 i  W2 ?* `* G
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。
4 Z' m8 H  o% j8.动态规划:" }9 m3 k0 m- x
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。
  L2 z' _. A' v5 V# s4 ?10.外循环 for k 遍历阶段。
$ @* s  M7 g& R7 p/ o6 w3 \8 E6 v/ ?11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。& |- O$ K( L# E/ w7 N
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。5 q' ^' E8 E0 p
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
3 G; a7 G6 G( b. d14.输出结果:* @+ U) M9 `+ Q& d" \6 w7 y
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。  Z  j) E+ `* E9 k# e
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:) Q3 m, |1 v4 J4 n, L
17.数据结构和初始化:+ J8 |) R5 l. M! B" k
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。6 P6 c# c$ f& ^: b& q+ X% t" Q
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。
" U: m+ t" X3 W2 `. q) D20.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。
7 G  {% k( K4 ?+ \, }$ y21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。+ X6 V0 X5 _2 w" Y
22.动态规划过程:
7 ]7 c8 |1 l: O- 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。
. l) r: X$ f; [- p* k24.外层循环 for k 遍历阶段。
0 P) ]7 M# x6 V4 r+ A% |3 P25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
3 E: L+ |/ Y3 I26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。( {3 f& f( T: |2 W1 ?
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。: f3 K3 d2 Q! B) b9 K  \
28.输出结果:0 k+ ]$ q$ {6 s; u0 P: b
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。% f2 b+ Y& K0 x/ 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。
+ e, z1 R8 D5 A0 ?2 `. O3 g9 d31.输出每个阶段选择的投资量。
) I8 ?+ O! f3 L$ T1 z/ h2 `( A7 G( b+ d2 {* j& v
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。: Y7 f1 s( c' B$ x& x  h
% i* G0 Y. J( d3 P+ b8 C) r3 M+ O
/ L8 L& c! L9 t- y; r- f8 {) b  P6 s
3 O& J) c" e, ?$ s# w2 Z
# }" N6 j0 i) k! t% ~
0 P# h6 j7 j1 c/ C: Z" T$ s& m/ \

phase.m

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