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动态规划算法解决投资组合问题

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发表于 2023-12-22 11:11 |只看该作者 |倒序浏览
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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:  a! d" g: ]0 K8 c6 J) B  E
clear all1 i" H( Y1 g' t: O# C9 y( {
clc7 w% _4 a8 [) r6 A+ a
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
2 T/ d% g* \; A2 V%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
: f0 j" V$ M! @4 E" A0 @- l+ D# M4 i
%算法:突出阶段的动态规划
/ l3 x9 x5 ]/ j5 m% R%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n: s3 M6 D8 |+ K. \" a2 r' l
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
: q' o5 q* S2 Q* \1 F5 _
% Y" c6 v$ m& Y1 I' R2 R1 ?%数据结构
" g) e5 q. F1 a( Qn = 7; % 总金额(目标)
9 O( @2 [" s- C3 a% Ym = 3; % 阶段数(年数)
* A0 x; W7 }* s! D, pincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
5 V/ U# {, M9 ~) c$ N( V          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;5 ]. X4 E7 ]% r+ K& g3 z
          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
! z3 G: {, x6 zf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
* Q5 e6 C% x+ R' ]. J* ^/ h' Ja = 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& H) k1 v, j% \& c. x5 z. C
f(1, = income(1, ;- n  f9 \. t) s) P) M( E4 u: U" `) S
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
" \4 G$ ^( ^$ p" {5 J* t5 s/ [: a0 k% \% X5 o
% 动态规划
9 \4 X. f5 C+ X7 \. U8 r& @" Ifor k = 2:m % 阶段; T: \; I+ s8 R1 A* S1 r
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量5 w- _7 l' r% l  e9 q4 _7 N+ P
        for i = 0:j % 前一阶段投资量& u- u9 T( t( k' r/ R  h
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)0 W+ q4 V6 w& A% j
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);# o! J+ z2 |! e9 e4 y) m$ O
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量7 w) W' }2 ]7 l/ h2 ]
            end5 R6 W9 S! |! R" P4 D; M0 g
        end
) X4 u9 [1 Z7 t5 b$ H" u    end6 `# v5 A2 Z" L8 T$ W( Y
end  {  a- x2 s6 J/ H& p& S" h
0 \. \1 d/ K+ w3 G: f; O
% 输出结果$ F* A: ?0 d0 V* S7 K) F
f(m, n+1)7 K: k3 K& U+ @# D" A9 Z3 F1 Y  b1 j
out = n+1;1 K! X7 @8 B4 {" X- v
for i = m:-1:1( b4 P, E# P0 f, a
    a(i, out)
$ M+ i* S" ]9 E5 S    out = out - a(i, out);% x, C8 o4 @' U5 M3 \3 {
end+ |. _4 i3 k: C' v) Z
5 k( C) j2 m7 A# c$ Q
解释:
' _* B" r. l$ Y3 M
7 T" }# y$ u3 Y, r& T1.数据结构:
. ~* p0 x) Y5 n3 x  Z6 {2.n 是总金额,表示问题中的目标。
6 i1 d$ l* _2 U# f* q( Z: [3.m 是阶段数,表示投资的年数。* `9 e# [: _4 [  y5 S
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。
  s' m9 \- `, L  j$ b5.初始化:
+ ?) l' @" z, V* C  B+ G. e6.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。% t9 x, g3 A# Y7 i; |3 y$ s) k
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。5 G4 h2 O6 P& d
8.动态规划:' U+ o% F. _( |. Y
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。
  Z2 t& T6 O* _' X2 O& Z10.外循环 for k 遍历阶段。! ~+ N& g! H+ K3 N3 d, ]9 U" J
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
; S) i4 r3 h9 f0 K5 e9 U# J12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
- F) Y4 n" Q# m- }$ V13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。+ ]# z6 `) P0 z
14.输出结果:& o; q4 q5 S. E6 d' m1 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。
" Y6 \" e/ Z) O9 v5 h( I% `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:
: @( a+ |4 C7 c3 ^9 i- t# [# O17.数据结构和初始化:$ `7 E2 o9 }% z
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。
8 ]. N) z6 b, e+ q19.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。
8 |! u7 r+ P$ `/ A5 W20.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。; ]3 m7 _' K' u% A; ]
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。; G" s8 P% _& Q1 B) S* g3 A7 W1 \& N
22.动态规划过程:
! S" _8 b6 C, k* b23.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。3 ~& I1 C$ E/ I2 C# E% k: |+ |. M
24.外层循环 for k 遍历阶段。) [3 o0 I/ u# q9 M6 Z- o
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。' F( A( {% J4 h3 ?6 _5 ?: Z* i
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。* Y6 I$ ~5 D- \8 p$ c+ ^
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
9 @8 q# r7 N" S28.输出结果:3 `: h9 c" K& G( o2 L
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。
8 e5 O# ~9 ~  T  }30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
, g; ?! G! ?2 [0 ?, d# |4 H8 O31.输出每个阶段选择的投资量。( u; Z+ Y" b$ o& ~

% T# l% ^& `; C6 X5 M+ {9 H1 t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 W- O5 [! j$ L2 i5 J( E+ A6 Q* Q- N
  r  v4 G. u" C9 r$ u

3 o+ H& x  r5 Q/ o* s4 O$ s5 Y- A& Q( j
5 f) o8 F; X3 H6 K+ q% J3 O. {
# [8 h/ U& f8 i' e" T/ K

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