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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:1 Z) r$ o5 b& J9 [( K' x* ~9 m) T
clear all
4 Z }' Q: u+ a/ R. V" Hclc
- I- l- R2 t4 Q0 y- K%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
8 z& b: a4 m' |' _# t%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n! W/ H0 X( g3 m) p" U$ k9 y) j5 h0 G
9 H! E4 c) W( [: R1 }3 A/ n d) p%算法:突出阶段的动态规划5 G Y. t8 o* u: F+ {
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n0 `5 o1 S" J E' J( R2 T, ]
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n ; u+ y" R* V1 p# s5 H7 G. V' R: l
) j/ ~% ] _1 m _: Q; r. M4 c
%数据结构) k2 U* w7 L- S# H
n = 7; % 总金额(目标), W+ ]% T( b5 c8 |) G
m = 3; % 阶段数(年数)
5 v+ [9 y* N! T8 a9 fincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;6 ?6 C: h, R5 b
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
8 {; A+ o; h: y5 `# M( F 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
1 b8 h. e3 u2 Cf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益0 V' x: P2 ?( V7 F
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
5 X9 x- _2 q. P+ U$ a" u4 qf(1, = income(1, ;. T* V7 _% n( N; {6 {$ l! C9 ~* v
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
/ ~3 ~9 p9 @/ O- Z0 p0 ^/ H5 L, h
% 动态规划( y* R3 l8 l/ b
for k = 2:m % 阶段# I: n& p! S1 _3 p1 J
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量0 f: H5 b/ a# [; J4 v: N2 q" k
for i = 0:j % 前一阶段投资量3 L {; I0 j; I$ y: s" z& G
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)7 e/ n5 S/ {- W: |. x
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);# ^( `* G! ? M, G
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量0 C! f4 n- h B' {9 b4 F
end* D0 P' O2 E" x6 n& t
end
; K! R I/ o* V6 v" P2 O" Z) o end
/ J* g2 |4 [5 x# b- ~: Lend" w/ M. V3 Y: O+ O; Z# J
( U" @; n. B% W& h
% 输出结果- n& I" j2 K" |: k6 \, [& n* Y
f(m, n+1)4 n, F' e1 ?1 Z: s. z A) W
out = n+1;9 t$ t/ T4 X' |' n
for i = m:-1:14 X7 n4 m( ]5 A8 r7 }8 D4 c
a(i, out)
& X. X4 u4 r; }& { out = out - a(i, out);
' A2 U: Z, H- w7 P( s8 wend
/ ?* T8 b5 O d9 {. C5 t8 F
! o+ f0 G3 A5 H( W' u: Q: Q4 R0 C' s! W解释:: A! R! A1 J3 B- x) \
: U& O5 I' D, A7 ]1.数据结构:
6 e( O5 K$ r8 o6 T# r2.n 是总金额,表示问题中的目标。/ h! G5 t+ j {( @" h
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
* Q; K# o. S$ h" s5 Z: G! J' G4.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 D) i6 j; i2 V# i: H5.初始化:
' f7 i) Y8 E8 c% O+ i" {2 ~/ d6.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。
: G) |( B( @5 P# V S7.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。
0 J. K3 [$ ]& |: d8.动态规划:
4 c, E& y1 X) B$ w6 c9.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。$ ~/ p$ o0 v1 D/ ]7 z7 i+ L' Z+ L
10.外循环 for k 遍历阶段。
$ u, h/ i4 @" Y/ Q& Y2 z11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。, E* K9 N4 M4 f4 H( G* W& y9 C/ [/ S8 ~
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。$ s3 H2 d7 x+ r& s
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% a. c' {; B; G0 ^' f. }) M
14.输出结果:
+ A0 h+ ]7 u# {) `5 g5 K' E0 c15.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。 F' {6 A- K4 j- Q+ {# p. p7 ^
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:8 _ \9 _0 b. y& R0 \1 z; H: Q/ J
17.数据结构和初始化:
1 i, z) @& f3 C; U18.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。
( B: i* D# \6 V. l9 L( s19.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。
5 T7 @6 [% Z& |! M: M20.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。
6 w! y. n; n# O5 V/ F1 T21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
2 a' G9 c& A. Y& p/ w0 o) H22.动态规划过程:. S9 c, f/ Y' ?4 j/ A4 O) 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。
, {/ {2 Z5 s" {( M& \2 P; C1 _# J24.外层循环 for k 遍历阶段。
% ~4 P; E. Z$ x. U( A/ L0 B) h/ A8 Q25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。; z( H1 @: i! f' ?' l: H3 \, N6 O
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
; l- Y7 A! _ [: S8 }1 t' H, M27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
: h4 ?( X' N& C6 k28.输出结果:
6 e8 s/ H* D- U29.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。2 [* T' f, j( F1 z6 V! r, _: Q
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
! ~# r& R& B: j' h# R7 Y31.输出每个阶段选择的投资量。( v% A5 F3 B$ D! n8 U) D# b
) f' @- O5 s& B3 y
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。
" Z; \: ^/ W2 S# u* R3 k- e* G7 s( ` h. G7 G$ l
" N; Q4 j* y6 u1 L4 d! r+ Y/ w# I/ g! B6 p$ z. |
8 h# F4 p2 M0 a5 k/ k
. g3 [& @/ r f' J/ N% K3 ~ |
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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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