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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: o4 [* H- y* w) L8 a; n0 K
clear all
, x) t' P4 P( R; K) Z& Bclc
% t8 _0 L. K2 @! d%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)9 Q# F4 }% N4 n2 D: E2 R4 n0 r
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n9 u. a- j" A8 j/ e; W/ I
3 h# Z) z: u6 ~ \+ A%算法:突出阶段的动态规划
. |% T1 Y7 |0 \7 j3 Q" F%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n8 {$ f f3 V$ N1 t$ Y# ]' G8 J y. ?
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n 2 z" h: r0 D( R* H
; W( H' M, O- S* a0 E2 A; C& q6 y, U
%数据结构" @4 l9 i7 z% V
n = 7; % 总金额(目标)5 ^. H. E2 c, Z: v& Q" L- F4 f5 Q
m = 3; % 阶段数(年数)
. j$ l3 F F$ @) A! j, [/ o% vincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
4 m5 j9 j" r! j 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
) K4 f$ y- l/ y, p! f, M 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
7 D& S3 L, Z/ u v4 o+ Sf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
5 d6 j- ?! Z8 O7 T; \2 y$ d# `8 U, Pa = 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 g8 `/ q$ {8 B }" @
f(1, = income(1, ;
8 q, L6 T' m# q* J3 c) fa(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];9 A, b r4 p! s9 _, r# B; W
: @5 H) M: h' i% 动态规划+ f+ {+ J! s3 r; z/ p B7 d
for k = 2:m % 阶段6 m7 r6 d4 I8 z
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
4 E, w7 j. v! R7 \; n6 e1 Z for i = 0:j % 前一阶段投资量 k$ ]- X. r7 H
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)+ s) I4 W8 ]: X* K- `
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);; y9 @6 |: \9 H8 D& D; _2 N0 b
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
+ A% F: z9 u9 p; F end
% C# `4 T( G% I$ k1 z end
$ v% W1 T, G: f/ w ^( } end) r2 Y w/ s; d/ {; u
end- W+ W+ J: x- J2 S& V) d" }
2 m$ ]* g9 d K% j. W L. v
% 输出结果% x1 Z7 m q( `. ~# v! F7 s$ P6 m
f(m, n+1)
3 L9 ?+ u3 Y8 @out = n+1;0 _; F/ ?5 F: s% _$ u
for i = m:-1:1
6 a1 ?$ r8 ^( W a(i, out)& b2 K" G$ T. `8 x2 R
out = out - a(i, out);
3 B) h# M9 `$ b6 N9 e4 q, i9 d+ nend4 H0 `) a4 s( \1 @, f) T
2 w$ Y$ ~! F. T& H' _解释:
6 k" H7 E P. d5 y8 ]& Q8 O o* s! F( w
1.数据结构:1 y5 g9 {. {, ?+ U4 N+ O
2.n 是总金额,表示问题中的目标。0 X X( r( `4 y" C3 _
3.m 是阶段数,表示投资的年数。# v' Z+ L6 h+ S" n
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。2 x) A9 n+ [7 R2 b0 b( s6 e; {+ f2 R
5.初始化:
5 y: A' u" S$ p. Y, d6.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。- L9 h ]2 ?4 {' Z- E S+ Y f( c# ~
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。7 i! U# W2 i3 K# _
8.动态规划:
( M6 ?1 W' j$ O" T3 g9.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 P5 v% b( p+ _/ ~10.外循环 for k 遍历阶段。, a$ A- k8 r$ K# e
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。. d3 L5 X2 `3 h; p/ {% e
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
( n4 b6 b) M' N" @13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。+ B" c% w4 K. O# k# t$ i
14.输出结果:
! v9 V/ {: R# w2 Q, a) [+ v& b15.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。
: k# ~. W, d. \: E! A+ j16.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:
n. t3 }: e6 F5 S) p4 Z* V$ R17.数据结构和初始化:, d I! f' O0 k& f2 u
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。2 W+ {$ D: \. _1 K1 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。
" f8 k, l }1 C20.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。
. r9 _, ^$ D7 V. o+ H21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。" H! P, T, N' t& F& c
22.动态规划过程:
3 S' i E" u1 J( L23.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。7 t: a3 o/ \/ B0 ^. i" m$ e
24.外层循环 for k 遍历阶段。1 m6 E: }/ M$ i4 M
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。6 @9 }! h7 u; S2 T) R4 j t
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
, F# R6 c( }) v27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。: W2 I/ h5 j' m) Q$ R$ |* `
28.输出结果:
' y6 s0 t2 A' @8 l29.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 R/ T3 [. ?; Z( M30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
9 @6 ~# ]6 D7 v9 P/ @6 X, I: K31.输出每个阶段选择的投资量。0 ] ?( l0 I9 s& g0 ?& }( r
- e9 t# j; a* ^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。
8 l5 @* G- {( k/ P- c4 R" w) [- W
# W+ ~! G6 V& ?% {; u
, {3 S2 K5 R$ \. T0 O- t2 g- U7 q9 z
( H' C9 z6 G# [: C2 b* H$ n
% w* A* L/ S9 J6 O+ e |
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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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