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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:
- D6 }+ N; P& ^. k }$ x2 B2 ]clear all
/ s% `% u3 D! M" wclc
1 G, S4 J- ?7 p2 g2 }9 }%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
3 Y1 Y' @) v% q l$ d& E' ^# b6 R%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
+ q/ m( D8 Z1 N% b3 ^+ c7 f, A/ V( r# h; ~6 e7 o0 b
%算法:突出阶段的动态规划
, @ P& ?- u- k z y%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
! H& s- b( A& m Z0 V%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
5 l% s) _* ] w5 j) t& D
, w0 E! {; Y5 @" ?. c5 `' C2 p% j5 ~* J; u%数据结构: d! O4 E6 U; S: C
n = 7; % 总金额(目标)
) [4 T! M J2 {4 |% U; @* Im = 3; % 阶段数(年数)
( X ~8 Q3 x; B5 K2 @, ~0 nincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
% {6 e. N) f p4 e3 p 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;1 J s ]4 w; N6 Q$ e$ e# \
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: W: \. q( t. H/ I1 D' l; S" C! ]
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益6 q. l- f/ n) |' z# ] c
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! o8 {) k& {+ H! b$ u. W
f(1, = income(1, ;
8 B ~* E6 w2 _ ?# Xa(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];+ a* w H. @5 A% ~
# s j r5 H# y- K, M% 动态规划
* L+ {! i) c8 E1 M5 P) b7 P/ {/ nfor k = 2:m % 阶段
9 x# P2 J. S* T6 ]7 F7 {1 S, O for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
0 a x7 b1 e5 q) c" \ for i = 0:j % 前一阶段投资量
r" c$ s5 y1 @, `2 X if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
% Z' ]0 M8 ~2 J9 P/ F* o+ x( m% @ f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);/ Y- w! o& [3 f! c6 |5 f
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
, B# r( |- W% T5 L8 s end) o& F% T* K# N2 n( \8 H% L9 r
end
1 X; n) t$ j- M, Z% X6 C$ ` end4 x4 h! z4 p6 x( F( q7 _
end- l( J: ~' g- Q2 @8 R
$ B2 g- b) u% L$ c% 输出结果
7 z, T+ G* v. k6 r0 ~; yf(m, n+1)
) u; q! H- `& b4 |* Mout = n+1;* T( j' e2 k+ |7 p3 l2 y+ G
for i = m:-1:1
7 W; G; ?7 ~3 p9 F: V a(i, out)
+ J |* d H h6 f out = out - a(i, out);
# F0 j" b" v* f L5 rend
. Z4 v) Z ^7 T2 F, K% q- M1 ]$ l. b. j
解释:
5 e' y( F# Q) Z/ R0 O
7 E# Z; D S% ^1.数据结构:& C; b/ @3 Q# o
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
; n8 o: G9 C+ m' V* r, \3.m 是阶段数,表示投资的年数。7 v1 ]5 a: t. O5 y" |( U$ f9 e
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。
4 Z$ x+ A% f; J" W, W D& P; Q" Q) ^9 D5.初始化:
* S) u6 @* L7 f6.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。: u0 e6 I6 A" ^+ _& }! w' J. I
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$ Q5 _! q* m! [2 T. F& B8.动态规划:
! F1 N$ u8 C2 e/ j+ P0 u9.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。! \7 L' J' y$ b- ]: `1 B2 K7 }# B
10.外循环 for k 遍历阶段。
: F6 i( i& t4 x s4 W* p% G11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
7 i6 p+ ?6 n' C3 E$ V) V12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
9 R; J4 j) ^& ], J2 k+ Z0 a13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。% E1 G3 p y s5 q8 p2 l) z
14.输出结果:! R; t& v$ m! m- f
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。' }" s4 N7 \( m$ a% C
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:+ u8 J/ p5 J% o! D2 n3 e
17.数据结构和初始化:* \7 P; }5 s/ k. E* {9 [3 C' |
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。/ n! x F+ h4 ~1 T9 T
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。
8 M' n2 G" x" k% k4 W- d20.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。
2 _; y. t- Y' e% i21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。" y& A, l0 y) L, O' Y
22.动态规划过程:( C( M8 U# F! I# T2 J* d& K: J4 }; M, R
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。
/ |8 q4 o& B; @' o* p3 L24.外层循环 for k 遍历阶段。" f$ y8 s( }9 k3 O
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。6 _, G9 @9 ^9 q% x' a
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
2 ]0 C9 N9 C% F' W4 l6 A2 O1 M, v27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
: b1 a3 ^' f$ {28.输出结果:
5 S) c+ f: r2 a8 I T, E' h29.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。% F. f9 X+ j6 L" @- K2 l$ o
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
u: Q) y9 M: B3 }31.输出每个阶段选择的投资量。
% K8 k% X' x3 F' k2 f, F8 d) G& k! F/ } w2 k8 e8 ^) z
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。# R5 s- {, C' o
& E5 E' o9 J- H' t6 a
, a7 s; y& Q, w+ S4 G% | Z
9 ^( `; [/ X* n1 S7 E6 b9 u. ^7 i5 U6 C8 m& P0 y" z0 F" v4 i1 D
6 _; w2 }2 e6 _
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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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