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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:
3 b- |# n4 I0 L8 e4 E$ W5 n+ K4 Sclear all4 p( q* i1 Y1 n: m& X( q/ K
clc
+ D% H7 u% \: `/ ~9 l%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3); w0 [4 j+ d, C w9 N+ a0 P
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
- M, ?% K; D6 g1 b6 b5 G# k6 V& }* R
%算法:突出阶段的动态规划3 U6 I" F. E( \( x4 i r& U
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n; s) E& ~& w9 H, g9 L, ?% D
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
, Z' V# z" s, Z: w) g( _, H
2 j( b1 G' X0 ?8 W" h%数据结构
# |: j+ v+ }: V+ z* In = 7; % 总金额(目标)6 v& J4 b4 P1 C! p0 ~ e
m = 3; % 阶段数(年数)) f& w/ _7 a) E/ P# S
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;4 D0 S! V' o+ ], ^: Q) R" E
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;( G% R! ?& |( ]7 s& s6 w h5 a
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 L: r) @7 s* r: Yf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益) A* S+ A; |0 G8 H
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 X2 n& w; D- A9 M2 n) qf(1, = income(1, ;6 S7 Z; [$ u) Z/ [0 o
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];) P& ^! V- j* E* @- d9 [: R, C9 v* M" `
$ h: K( F) R& f! V2 |
% 动态规划
/ w Y' V7 w* [+ E* efor k = 2:m % 阶段: P0 E, D; Q& ]& f
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
+ J" ], Q/ |) m1 Q8 q1 q! k for i = 0:j % 前一阶段投资量2 c5 q, ~; A& j! n9 g
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
. W2 J* n5 x( i! L f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);" Z5 @ \$ p5 M: K8 w2 k% J5 R4 w
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量$ L- h+ I- v( i9 C
end" R5 B" @8 a2 D/ E+ X k6 z4 y
end
5 X4 |" r" ~# _! D end3 D# i A/ x7 H9 x
end7 {0 E1 M0 J( e
2 j: p4 A) Z. }) {- _/ S
% 输出结果
" v1 s9 x' q9 F! }4 Bf(m, n+1)
& [3 ^& T; m& Y% c- _: ^6 ]$ rout = n+1;
8 q4 {7 K4 F' Y" R9 {7 e! V0 Zfor i = m:-1:1
0 e; O' O- w/ I+ P$ H: q a(i, out)
" n' e I- c: _9 s7 D, h out = out - a(i, out);1 @. k7 n+ b) D! t9 r1 y
end" l0 y4 E3 B7 A
3 {! C9 T3 A( h9 \" G
解释:- i% \' p* f. ?4 Z5 }8 A6 B( r
$ K: j7 [/ s3 P% ~! l( n1 t1.数据结构:) F+ n0 u7 {6 J% K9 k
2.n 是总金额,表示问题中的目标。: H6 h. S! \$ j# X) U
3.m 是阶段数,表示投资的年数。' |+ }' N# w+ o- {. m* d1 p
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。
, M. Z0 p% L `5.初始化:, i i: ~' |6 ?2 a# |( l1 c
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。
$ X! x+ m1 y/ c7.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。
. X: {9 C2 Z! F& D9 h W8.动态规划:
5 m" d' E3 @! S2 Y' 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。' s3 T' }- N# l0 V
10.外循环 for k 遍历阶段。
* M( J# B1 B( H4 S! ^+ s11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
8 L d" O4 {& w3 B: L4 C/ O. [12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
7 q& a5 A9 J& |' n1 C13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
, g4 A$ I3 r/ ?1 o# I/ c1 Y! ~14.输出结果:; ^6 ^: }; n/ A( n- m
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 f+ c$ q+ n; L) [3 L) x( 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:
9 N2 y5 m7 @2 @3 K17.数据结构和初始化:% n/ L: T% g! j/ ~7 ]% G" \
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。! e3 m+ J0 z# _, f' k! ~
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。' ] h4 t, J/ _& `. Y
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。0 a% @+ x C- v5 ~ J0 S
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
, t( y$ e: Z% \; [. R22.动态规划过程:
5 _1 p7 @0 q9 k% c6 U1 S7 ]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。
; A, ?$ }. R- }, |& W: W24.外层循环 for k 遍历阶段。
V! [0 x% k, p1 s+ D7 r/ ]25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。& c0 ~6 [) V, ?! B6 S' u
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
* {- B2 O4 B7 M" }: ^7 R27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
& `$ o) | G, O1 n2 V1 }6 ?# `28.输出结果:) [; s$ K* F; r
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。+ M# x+ b* l0 h
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。" M, r* k; Y" T5 l# e8 I- g$ G! [2 z
31.输出每个阶段选择的投资量。0 {' U. [! b# C! _5 f8 J) |
% T: n) Z' S1 b
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。! @ _2 g" e2 J+ @
( Z4 r1 j9 m n
) ~4 `1 R, f/ X% A
9 ]6 n1 E- Y% e0 ~0 t7 ~+ t5 N3 e
/ B2 y0 [) D$ `, I6 R4 R' j1 ~, M% }. n6 x% p5 j m4 V
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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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