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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:/ _0 U* {) f8 t8 n
clear all
! H8 K4 f, v; ?4 Q- kclc+ T- I- @, H+ v+ d
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
5 |4 U. `; [1 {; g1 x. T7 k2 w% v%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n$ V7 Q( L0 t' C  ]3 X' V
9 C* ?4 E2 ^: v  F4 y9 }
%算法:突出阶段的动态规划4 l0 j( [% N3 e/ {" @
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
  }& t; o4 i9 {%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n , d& Z2 a6 j1 f- R

% w3 Q# w+ r8 D1 h3 b5 L' I%数据结构, q% p; M4 m8 g3 e  t
n = 7; % 总金额(目标)
! U  }1 J2 o' A7 _0 B3 P2 A! x5 ?5 Xm = 3; % 阶段数(年数)
' y/ m5 }- l- [income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;7 d* f/ I5 z7 n7 @: v
          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;; ~& n  y. I$ f
          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
. |  A( p# J/ ^' H- `0 L! df = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
, l4 f% u: N9 J8 h6 sa = 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
* p  y. V( _; yf(1, = income(1, ;, y0 N! ~6 ^! Q  A
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];5 ^4 q$ l% w, r% O

$ P2 B0 M: B: o# ]# \% 动态规划
; `. A- g; b% ?+ o- mfor k = 2:m % 阶段/ h/ Z, F3 y7 Y: r9 q
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
3 J; I: m5 s# Q1 W2 e        for i = 0:j % 前一阶段投资量+ D7 Y& u) z. w7 g2 U
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)- P' ?! O# E  u, H) y
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
' z) c  Q" r$ e- y8 L9 {                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量: G% a( e0 _1 V9 k1 y( a4 k
            end' q. k: @9 A: A2 }7 s
        end- L' d! r/ r. {7 L
    end$ u! z( w% Z( a
end. x8 ^/ g4 b! M) n" h

' y9 V* ]4 Q" t% 输出结果% _$ t8 Z* N% q$ D
f(m, n+1)
+ ^1 q9 \% p7 R. U! o+ W& Y& |out = n+1;
6 E3 r2 D  ~( J1 wfor i = m:-1:1" p/ L" g3 `7 n5 ?; e, O9 n
    a(i, out)) R# O5 N/ H4 g( s5 E6 X+ g
    out = out - a(i, out);4 {; d! U6 \# o0 l6 a
end
4 x% k8 E2 g+ h3 d5 X4 J8 ~
, \: p: ~$ Z& F$ k9 a2 r5 a解释:3 @% [5 d% H) j4 |

* v( D+ g/ B6 d& Y! N1.数据结构:
9 e0 k6 I# ]$ _' E- n- @2.n 是总金额,表示问题中的目标。/ C; s/ b4 _8 U: r- f+ H4 \4 f+ n2 ^; \
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
3 C6 U( w0 q# B+ q4.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。# q" j& |# [" A/ ^2 ~
5.初始化:
) G5 r$ q! C, r6.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。
- \7 \/ @0 e, Y7.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。& O4 g4 U2 U' h: V( p
8.动态规划:
. k! _6 i4 s5 x" 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。% [6 e" S6 U# R9 o3 i
10.外循环 for k 遍历阶段。
' z8 `3 @8 C3 v0 l4 I11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。8 d5 J$ t' i  m% h: C
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
2 n, T% l5 B. `$ S5 k( g13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。/ f5 B) M) o; S0 i% e
14.输出结果:- W" l- X. e/ T$ _
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。
. i, B+ B8 Q2 ^1 j, s4 M6 A. a16.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:. K. T0 t: o6 A* Q7 k
17.数据结构和初始化:
7 s7 ?/ Z' E/ b$ T" _0 f18.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。- @, P4 N$ X+ I# |6 S1 Z
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。
: B% ^# M$ a% ~5 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。
5 X" F; k, E6 K7 f1 f21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。$ o% {. t# w) M' K9 x& ]! E
22.动态规划过程:
2 {* O8 P% d, s" C23.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。4 |2 g0 t6 z' \6 \7 G& a
24.外层循环 for k 遍历阶段。5 y- ]8 t: S6 g- A+ f) k, K0 k
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
7 y5 }& I* ^  G4 y+ i26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。  ]% f4 {: \* h! ^% G
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
3 l1 x; b5 I# D2 N. p28.输出结果:6 h7 e) g7 O0 y
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。
5 U7 g8 g! ~: M8 z/ c0 ^30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
' ]% p# ?  K& |4 i8 W31.输出每个阶段选择的投资量。5 {- n. O2 O+ L9 \
8 i- K) \' |/ o* S
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。4 B% w# ~1 v! {( W% t9 b" {9 V
% W) W# p* J4 w6 V; G7 z4 h
$ O$ E9 V8 R) H( x8 _# t

6 M! k+ e4 k  _; I' I" K: `! Q- \! e5 ~) H' p3 b) Y( M* _! t* I
8 H( r) A" ?( F0 X  E

phase.m

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