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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:. n" D; T& g, ]8 J8 U! X
clear all' |4 L' x, e7 E! J8 B) P( C# x9 c
clc" `5 i+ n! i1 y& _: |3 Q V9 w
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
3 H1 p' B1 Q4 J2 a%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n7 Z6 v/ a2 b% P5 X& Y! Q7 f
' g4 A+ B8 |& A6 L1 p
%算法:突出阶段的动态规划
8 ]% J- B9 J: U7 W% [%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n1 Z' j! @, t8 D
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
, D; ~& g1 \7 Q1 r' B
1 }% e+ O7 _; B, A7 n2 p9 C3 `% H%数据结构
( f4 N3 v0 h' T* }6 i/ `; _n = 7; % 总金额(目标)
2 [5 f$ B/ q8 |) b/ H) k1 c# e8 i) Tm = 3; % 阶段数(年数)# H) ]3 Z+ k: j
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
6 Z( o, g$ B! N/ x 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;/ U* z' u3 Q+ x) N
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# R8 Y7 F, H% E$ ]9 R: [
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
3 }, o9 d" Q% l; Y9 o+ [: 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
6 o7 ?( B( p( b. Sf(1, = income(1, ;0 v' A, j# m: o, u7 @
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];8 J' X0 y" ], B+ o# f; o
& a) I# B* K8 I# Q3 N) n7 l% 动态规划" b2 m! i) ~, C7 L5 ^ ]
for k = 2:m % 阶段
" A# X8 k0 b4 P4 Z/ k/ Y7 t for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
; x8 ^& {; x2 f* O9 M% l; ^ for i = 0:j % 前一阶段投资量( H3 m/ ^9 M7 N9 X' h; n, B- X
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
" F4 I$ B7 Q$ q, N f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
/ r* V# O! x5 C" l a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量" t$ m3 K; Q z8 J7 A1 B
end
- t/ L& a! I1 ]# r. f( j/ e/ l% K end0 A0 \& E1 G" |4 z, n0 q+ J( B' Q o
end
" t. o. A9 ?2 N% z) z1 gend
) L% |! p+ I5 l, ^1 z
( x* \3 T+ ~! h1 l: f/ z _: `% 输出结果% ^2 i" z2 u4 x+ ~! `
f(m, n+1)9 u3 ]2 D3 N6 p6 G; l
out = n+1;8 D& C# {5 g! O+ O: p& R. U3 p
for i = m:-1:1
) C7 j/ T# ?+ }$ F7 Q4 h d9 c a(i, out)
+ M. `& f. h: j7 \, L' x" [2 B7 g out = out - a(i, out);
8 T" L+ h! P7 V* d$ Uend
a8 P/ c& l1 ?9 p) B. H, O$ d! ?" ], S5 g2 b
解释:
. a% d* k! k) ?$ _( R- d6 p# ]
1.数据结构:9 V* {2 b( N3 {
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
- v3 r4 t& h, l/ Q2 z8 r3 [3.m 是阶段数,表示投资的年数。4 r( a4 j* [; W2 ?- s; R8 p3 ]0 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。
( w% @* Q1 ?+ s1 N7 |, \2 }% N5.初始化:
, l- I! @4 C* K" ?, d( 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。& ?1 h6 @" G; p8 l- k! I/ z
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。8 R' ~$ W) }. j0 Q% t& Z
8.动态规划:# T, P1 J* A/ ^$ @7 p* ^* _
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。, Y. b1 g' y& p8 s
10.外循环 for k 遍历阶段。
: B- g0 ?, u% R0 ~1 `11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。8 h! w7 n7 Z5 |: H' s% I
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
?4 U. R+ h0 O" c& i* G* p13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
6 D K5 u5 j& I( H7 k2 W, e14.输出结果:
+ u: V6 }: d" V1 T15.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。: a+ g( T# I% h6 G; E4 Z9 e
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:- w0 ?" d4 \$ U
17.数据结构和初始化:6 F* d5 k6 P& t4 i- E
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。
1 M \' D' i! e- c. v- ~6 h" s19.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! s; D6 S( w w" 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。/ K8 m, P/ [9 N& s+ `) W9 J
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。% e4 d9 p7 R' K) d6 k* T& C
22.动态规划过程:% S" O( i9 L3 q& [% \+ p3 }
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。) s0 r, z1 s" s; M5 D
24.外层循环 for k 遍历阶段。( s) [& c8 h$ M; Y! M
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。# m+ s7 B6 `7 d2 k% o& `2 W
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。, q0 `3 `2 \) a6 R
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。) [, f0 q1 A- K/ M: F! s: ~7 C3 J
28.输出结果:1 f9 |% a( D. m! Q2 G" ?
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。
7 I- i. k8 H3 L" @30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。5 H+ u) M3 Y U5 d9 X% ~6 X
31.输出每个阶段选择的投资量。
) T& s; X9 R/ `1 w( z- P) `) E0 A! m+ P" Z& 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。# N! L. e. X- L+ ~: |
# s2 b F: @/ b0 c
0 O0 f! w* W( C8 v
. j- z7 W* s0 R+ a4 ^6 b3 O1 h* w; w, a' T- O
* [9 F9 v3 Z$ X: K1 H6 P9 |6 q |
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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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