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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:% [# l6 Q$ T) _ l9 G
clear all, S4 j( p: R! }4 k' D
clc
8 T& e) w) H& L, F; k0 s%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
$ n# \3 G. l; [" V3 m%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n. o$ G# g' L5 Y3 m" u1 C
2 s# v8 F6 l& W* d0 D% \: q# w0 M
%算法:突出阶段的动态规划
" {# K2 c1 a/ i: H' @8 @%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n0 v* S4 l$ o; M
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
0 l6 ?! ] M8 \- b1 f" `) o
/ c1 u; C7 u* d%数据结构
+ n7 O* ]( j& _2 W: |n = 7; % 总金额(目标)
/ i5 ^, }! ~' ?' `: c- x `m = 3; % 阶段数(年数)
/ J( V5 ]8 D C5 R+ sincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
/ g- l; Q/ `0 \/ _ 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
' Q7 X @- u; h2 d, x: q; @ 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
$ q% O0 _7 N" D/ i4 t5 U+ af = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益' K& g$ r9 ?2 C, b9 u% z
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 R$ g' i) H$ ^
f(1, = income(1, ;
. M# [5 `. D/ a" A9 j) s! da(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
' }$ |5 ]8 ?5 G" R- f- t& n
5 I( G; G+ B/ l" A- \8 m5 }% 动态规划. L- |0 z) \7 M% J- ^& f3 S0 A
for k = 2:m % 阶段0 [+ a' X% n/ j, n/ _
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
( `# {/ k5 o! e( B" \ for i = 0:j % 前一阶段投资量
" T) f- \$ b) T if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
9 g$ v! |2 u/ R/ H# N' L5 i; {8 ] f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
( @7 U; X; n$ d. K a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量( C' k3 l/ X% }* r* R+ V# D/ l
end
0 }& C8 {7 C) E( f) h6 R end
; z$ f) W/ U: I& X! C end
+ H$ v( x2 b, F8 d( |' h! L% m+ Oend! q' N0 l" ]2 R9 w( \
k& o3 e, B7 |3 J; o* s2 k4 Y% 输出结果
: @% K1 l+ z# _3 _9 tf(m, n+1), _1 w# u. I, e) Z9 i0 q- Z+ Q
out = n+1;# N' T; N9 {" _
for i = m:-1:19 }4 g R" b+ x
a(i, out)
R! J x0 t9 L2 O out = out - a(i, out);1 g( Y# }8 B% M3 E% i% {+ K/ F
end, k# ?! M4 ]) ?4 O, n; s- g* P
; y1 y$ o& V# E' J9 R$ P$ x- P
解释:
, |- j2 G Q4 B: h
4 U7 Z0 V1 z# a5 G* p5 I1.数据结构:
. k, h, t& u9 l; m2.n 是总金额,表示问题中的目标。+ j( k$ G7 ^5 z
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
& \, a3 m, o# k6 V4 e6 o, i$ q4.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。
# e0 r( k( x: r, k- @. E9 R5.初始化:/ {" L2 q- k# M' h& N
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。
2 M* [. q! N) Z I- s4 B7.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 U/ T3 L1 \; a7 C3 n# H) z8.动态规划:; {; i) g# A7 B* i( d# o6 j
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。) }! b* m' o+ s
10.外循环 for k 遍历阶段。
) O" X8 s3 p3 d+ n11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。. @7 x! g1 F$ ~& m
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
6 W1 g4 c h c O. U13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。, P. [; d! }+ {! X. m6 W: v
14.输出结果:
1 S2 A/ y6 Q; X4 l15.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。" v, V: A8 f1 h
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:
: i9 A: ]8 n# b/ N( a5 K17.数据结构和初始化:
% H+ g" i1 n# L! y( x18.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。
8 m# x, Y! X8 i19.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。
& n. N3 ~" c/ Z* l: ~& e20.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。
) B* [, S' {) a; s' B21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。8 H+ Q, T( l3 q( v$ @4 f/ M
22.动态规划过程:9 Z' |; F Y5 ~; @1 ^
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。
5 K4 E- \" P, F8 W5 ?24.外层循环 for k 遍历阶段。- H$ E8 b5 L" @: W2 d% F. T6 O
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。% |9 f1 t6 F7 l
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
5 K2 g# Y# |. Y( N( N1 D27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
0 E# Q; H1 z" U+ d, V' J6 f28.输出结果:% Y, P/ K$ n; C7 b! _% O7 U
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。
1 I$ X( f! b) R. d30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
' C. j/ R5 R+ a31.输出每个阶段选择的投资量。
' x& F- U. U( ^; F5 S+ N
& o9 e$ ?$ f& p" U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。, P* H1 Y( h' C; {5 m
, m: U" d; B q- a
- a& b) h) W7 j+ j( j0 N; g
; N$ p6 Z& [* g% I" W7 b$ z4 p5 ^% B7 \
. S7 u, `( A0 N- _ |
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phase.m
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zan
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