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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:
0 `3 K+ W0 G$ {+ F- W% g( }2 Bclear all. M3 C+ @$ m! l1 S( w! ^" z
clc' g- m( n9 d8 J* p% g3 W
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3); h" U9 s4 {* v9 Z* R
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
! t2 `( D. b) V& F* M
6 \8 H; M& f9 l& [%算法:突出阶段的动态规划; F* c D) F1 }1 o8 f- s# h
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n! \4 ]0 x$ q' M: A0 c0 d
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n : h- B8 D3 P) M* j7 v3 q* x
, z6 M1 ~1 j2 |: w$ C H4 M" _* Z%数据结构
7 l5 P5 s5 ?8 K) W; j$ [n = 7; % 总金额(目标)
' l" R( ?+ y) g2 Q' jm = 3; % 阶段数(年数)" `7 S7 Q! c$ \9 y' H
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
& p/ p2 y' m$ O: n2 j 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
, w0 ?& m$ P2 q5 G' P! i9 R 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
' O/ O8 z. L6 Vf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
! D& H5 p$ p' h1 H- S" v+ g* K" ua = 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
( Q N6 K. r2 o$ c6 o8 I" v4 qf(1, = income(1, ;. i. [( ?6 T) Q" G
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
- g* W8 d1 V5 N: Y0 t* @$ w/ i% ]! a( m2 [$ q9 e* J
% 动态规划- e, N6 g2 J6 H+ t4 p
for k = 2:m % 阶段9 _8 S: z2 r. u, a
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
4 N* n7 I5 ~' ?8 ?; D6 @ for i = 0:j % 前一阶段投资量
: O4 M/ ]4 `! D8 X' R8 Y if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)7 e5 W2 N5 A; D4 S
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
) x% J/ P! x* N0 h4 q d a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量' i1 r* {& ^/ q1 h* ]$ C7 H3 H
end
( x, t2 W0 a) Y. q8 ~ C' K end
' I2 u, g0 M1 z* B! N7 n2 x end
. R Q$ ?; f% S% send
3 C: L& C; N, L: f+ @8 q/ ^4 j3 i3 W# q7 F
% 输出结果8 y p, _. T% @5 a6 [
f(m, n+1)
. R2 C# Y( C! T" r% S; Uout = n+1;: L" X% t" f- L$ a
for i = m:-1:1$ X b1 ~/ M6 r; C9 `
a(i, out)
& w$ Y) V4 k& ]% x8 H% G0 K out = out - a(i, out);: n7 \& d3 ?+ x1 ~ x: i( H. F& O
end
) b$ F4 ~* Z5 `3 S
2 H4 }& E: H; T9 A0 o: d G% K! ~1 l解释:; A% l0 K: T6 R
3 o5 o4 M7 b1 ~
1.数据结构:
1 o p" J6 n3 H8 _! K2 A1 q2.n 是总金额,表示问题中的目标。
) j, n. r1 g4 o5 `* [' f4 N3.m 是阶段数,表示投资的年数。! w- s* S9 k0 G# U0 r; f- g
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。8 Y0 c$ W7 d' D' F' Q+ r
5.初始化:
* m3 k' G _2 |' S6.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。9 }8 @9 f# h' 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。' R( [0 L7 i# w3 k! v/ v
8.动态规划:
) ~9 |0 b4 e3 o* g9.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。) g# N I2 w: O
10.外循环 for k 遍历阶段。; E- ~# q. t' ?" _- E
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
% @( B, m* Z/ \4 b12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。3 `" y$ C' I$ n' s" e' h5 e9 x* V
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
' j; @' X4 n* I. K0 ^14.输出结果:3 R% h! ?2 M+ C/ |: z
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。7 d0 ?! \- f$ ?* R& V& G; u, c. s
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:4 w8 _+ J/ [, t) P6 A
17.数据结构和初始化:
1 _/ [( \( h6 d4 j% m18.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。' A* y7 }. B3 W
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。
) x. {. ^, i" C7 N+ @# f20.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。' I/ q6 N& v! o% x
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。: D/ z8 u* s8 g# E
22.动态规划过程:
8 k: P# f! s* ]4 b) @8 I1 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 X( S% C. B9 Y$ q$ x# y6 E24.外层循环 for k 遍历阶段。
2 y( S, ]! B; z1 z- B25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
: ~$ H' p/ H: ?, V8 D" e26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。) e" c* |1 C+ H; J& G5 |% r
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
! v# _; V# K' L+ ^7 \; w' ?" X: b28.输出结果:
, s3 q/ L# R, q" f3 ~9 i29.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。
& q( }4 N2 v* b- {' c7 @) S5 }8 z1 c30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
+ o( L8 o$ {$ F( x31.输出每个阶段选择的投资量。) R; R: J# M0 J+ F
1 S6 {$ A1 y, i, o* A* ]9 ^
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。 t% y, @* X. V5 O5 @
; i! ^4 o- U @( M8 x
( ?8 s( i( a8 m7 _4 B" q! Y% y
- J( r) y& U |3 i1 _/ _3 f+ T# i& t5 i4 |; B9 e2 v
8 k' _0 a5 `8 F: J
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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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