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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: r+ M( F! l$ H) m$ d4 X
clear all, j2 U. U+ }. n7 L
clc: E8 f; I9 f: M5 I8 u
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)# z+ `) {; o' J% _5 }. V# T
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n. M+ [& ?* b+ f- v- c4 I7 S, y
% ]8 ^6 _3 ^) \9 }( \3 T" N/ g; K
%算法:突出阶段的动态规划
2 n9 z* V/ j3 \- ~ c# K%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n3 s% t4 s4 N6 t* M* ?
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n ( t0 ?# [/ K/ I/ _. g! O
( x$ ?% V) r* M, Y3 p; B%数据结构
7 j, v( [! {- z4 B& kn = 7; % 总金额(目标)* n) O& Z# ~! A1 c: f- T7 Z; x- n) u
m = 3; % 阶段数(年数)
. }# ~8 x \. Y% B- N1 [* nincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;9 s/ ]1 P2 Y1 P6 E
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;# ~' ~$ C3 p+ Z" ?+ z7 H S+ K% D
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
: A0 l+ C( N4 u' _f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益% ?( g4 H! b t0 o x! 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
3 j7 F9 C% g1 Wf(1, = income(1, ;: @) T$ \& Q* _, U) h+ e
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
# X" C9 I0 y5 s6 [$ j$ R$ u, Z3 i8 T! {4 J; C4 `3 k8 G$ L
% 动态规划3 q: G( }8 W6 b' ]
for k = 2:m % 阶段: j/ w0 e6 J8 ?4 Y1 k$ M
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量! [$ ~8 J* B9 u% p* @/ z! w; n( W* H
for i = 0:j % 前一阶段投资量& O1 [" v$ h/ e- Y
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
$ J; O" ?+ h& f* ?; N& R f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
8 s) B R5 I" u" H; ?! @ a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量' S$ y: E; i6 v9 J7 ? m
end
7 B. X! F) m/ i+ u+ X, V end
, o9 B8 R' l/ `: l3 m9 A" A! T: r6 o end4 b! B; p6 ]* r6 u: m
end
5 X! `/ n: w5 C0 O8 W3 ^ r
; M+ e( u) f d, I) e& O0 ^% 输出结果
& x- u, P5 ^6 s6 wf(m, n+1)1 _* K1 m) X. I* i
out = n+1;
/ q8 t9 }- f, z$ q9 O3 e ofor i = m:-1:1
$ q V/ g5 Y( ^5 x1 J6 _8 c a(i, out)
2 W& W/ F. r# l: \- I. V. Y, T3 O out = out - a(i, out);1 ?% j' c/ b2 }0 z
end
S0 o7 e* h- p8 _) ~
/ t% U" Q t; d2 u9 |- l解释:7 ?6 W6 Y6 {) F7 U3 M6 v
/ y- l4 \& M) m+ ^
1.数据结构:
/ z5 l# H; y/ f2.n 是总金额,表示问题中的目标。. H3 `9 r ~( C1 P: l, N% h% Y& |
3.m 是阶段数,表示投资的年数。; k+ {: d% P" X& F/ H8 I' c" z
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。7 e" d2 }& T9 O5 z2 H$ @
5.初始化:! z' S5 C+ \! R _ |) k$ I
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。. j; `6 m. p8 [
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。
1 o; S/ Q) X( C' @8.动态规划:
" o( K# ]' v& z6 t( F/ E2 J9.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。
/ [& r7 {5 s3 Z: c& m# P10.外循环 for k 遍历阶段。
# M2 x. r) T2 P: p" w, U11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
& U. A* u V3 Z12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。5 b1 f$ M8 ~6 n+ F2 f% y9 f9 v
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。& n/ C3 F. V9 ~5 ~- D. @# z0 p
14.输出结果: r% g& [7 S \0 [6 g' U
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。
4 w1 C# Z5 S( n6 d7 R9 r) ?6 p16.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:
* a& A6 }& z& S$ H8 |* F' N: t17.数据结构和初始化:- B) c/ J) P# P$ G; P
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。9 ~) Z2 l' F9 `' O% K v
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。' O9 k. y$ y' X4 j4 R
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。; C: a2 P) s/ [7 O- @" m( r$ m
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。& y$ @' l0 y6 p
22.动态规划过程:
1 Z3 G! D# L0 l- Y1 O23.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。& P. ^1 d0 \5 z' S6 [1 O$ y% A
24.外层循环 for k 遍历阶段。
$ W* d5 D6 O# l" o/ y2 Z25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。; J* R7 w; Q O$ N k" l
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。( n- Q! O& Y1 R
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
. [1 b- j- B) O8 z28.输出结果:- V" V$ O4 Y2 E& z
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。
5 Q: V# m; O( t" 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 [* i5 I; G2 k. a, v% @
31.输出每个阶段选择的投资量。
M+ ~- ~- X; U: X' j2 Z: w" P: v3 X+ j! Z, [$ d5 t( j
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。
5 Y, b! M+ B* X/ j! y) a8 G/ D7 j% N( d5 D( h6 S
( H* a) m& N! I, O) p! X
! Z2 v4 S6 Y& \$ P' U- K3 {$ R+ _2 a! Z, d, r6 K6 P! k/ i
( v; y8 H7 J6 @% l% k* @
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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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