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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:3 v; M$ d# P( u9 h0 z- |
clear all& }) D. |* ], w" m6 o; r
clc. k b- Y9 C8 m1 h6 u$ H
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)$ J) d/ ? O8 h# y( `- n5 N6 |/ F
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n. o5 W0 F1 x2 m9 N) o
6 k# k- v! n( Y- I& f& s
%算法:突出阶段的动态规划, S) A* |. S3 v6 T4 K
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n3 s) F3 z0 \/ t
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n 3 \$ ~* H. ^1 m Y. e
4 ^4 \8 E* H2 a: t" L2 t% N%数据结构
- h' \/ o' B0 |) w4 O! j$ i* hn = 7; % 总金额(目标)
! W) p& `5 v/ T! [% T& N( jm = 3; % 阶段数(年数)/ j4 B6 e# }9 z: L$ K2 ?% Y) I
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
- a! N* \# L/ q J# o 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;$ Q% f5 {0 q5 ~. ?% ^) y! d
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
4 W6 |+ q' D4 D- {f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益' y$ n! h* U+ w9 y' `6 c! X+ E/ N
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1 B1 C2 g' E2 H& U5 v7 u
f(1, = income(1, ;
: h7 E) N8 [" k# ^4 \+ @0 l4 m2 \a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
6 W7 k9 ^, [7 o/ z6 Y
( T% _, S0 S4 r1 g: v% 动态规划
8 ~7 e9 \" @6 V1 h8 V% K" nfor k = 2:m % 阶段1 ?- ]) q k# N! x: I! }" t
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量7 D) r" \1 y' o! l
for i = 0:j % 前一阶段投资量7 F! _) @1 N) A4 [$ d0 N5 j
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
' T! F4 m) y) ]9 B& ~. b f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
7 N( ?. H4 m; C. N9 y3 @: E5 V a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量3 ~7 n9 q5 E( |
end" o. ?" n! S) P
end1 ]3 J8 Z0 f" z; B$ c
end }$ f; R* s; R0 _
end
' ?! k' u: J- R1 k& D- L8 m+ |' R8 _* K' z
% 输出结果
/ }, F9 N9 u8 M& C6 Bf(m, n+1)" u6 b6 ]( {. j
out = n+1;" @! p( k# Q1 C! ^7 [/ B
for i = m:-1:11 S- L# L0 m2 h. }
a(i, out)
* O( n6 ^; p6 T# L0 N out = out - a(i, out);
: P0 ~" f' V) X. r! iend
4 @/ [ p5 B. M. H/ e, L1 }
$ `% m4 h+ E7 T7 e1 F解释:) ]: J3 W6 `( f' J8 y2 S# _2 ^
1 \) o$ H2 T3 G) f) y% F1 v
1.数据结构:" q K8 ?+ M" V( U
2.n 是总金额,表示问题中的目标。& l* a' @5 K- o0 z1 G
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
2 D* D: B1 h) F6 U, Z1 [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。+ K G. n; J7 [; k: L9 s: U( [5 s
5.初始化:/ n( H- t# z; ?4 @2 t
6.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。, q+ O; _. d8 }" @: v+ L$ d
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。
4 d* r. `5 c4 C) e! g+ M8.动态规划:
. S4 l( G4 s* a' u% N9.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。
/ H3 a$ k! W" D10.外循环 for k 遍历阶段。
) U5 n# e/ E. ?" N$ ]# M2 A. {11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。9 H. P7 S+ Y2 H! X5 H, ]( g
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
4 i+ S0 P; |9 b# Y13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。* y Z& n$ `7 {; j. j2 r. `* n
14.输出结果:
7 {6 ^* v4 N+ h# k" `" @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。4 n. ~( }+ H- R9 S9 u; j
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:6 I4 g. [) F, |. C1 Q9 i
17.数据结构和初始化:4 j4 X% J9 E& A5 p2 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。
0 ]0 M ]9 a, n, `( q- N Z19.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 t8 t; f s7 P, a& K) _4 K20.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。 d$ d) Z6 N- G3 u' f/ `0 i Z0 d
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。1 e) x* o! j7 m; s- ^& w& r% Y ?# z
22.动态规划过程:7 q: y1 L6 T0 a. O1 n
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。 j4 j8 @6 z4 R( B- A/ r
24.外层循环 for k 遍历阶段。( ^# J, D$ T% i+ i
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。: r' A. n. s% Z
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
) w: g6 O( R5 ~9 E3 H& f/ u27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。- w+ Z. k# w# M0 j
28.输出结果:
- G- q2 |! N" O! I29.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。
: c! B3 ]9 u1 i5 F30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
$ j( z4 b6 Q% W/ R7 M31.输出每个阶段选择的投资量。
. X: G$ ?/ X) W- Y" g1 e( \! U5 U, A4 P0 U, 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。
t, T! O- }. A: w
5 e- O! g. O I6 D7 L1 O! M- W+ x& n0 |& z- O) a
& q7 L1 @1 `3 o1 V+ e( J$ l9 K: S
& S F% p" Q( `6 Q6 G5 A, l
7 p1 b. ?- `9 a4 Z3 F- [ |
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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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