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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:
+ N! ]/ ^* T8 H( j3 m' n# ?- @! B8 aclear all
; i/ A- q1 r( y+ Nclc
* |. L1 h6 [9 h%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)( p) U8 y- s$ k- F# n2 s/ x
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n* o% O+ W0 L, k1 ~* g) ^
0 v$ l/ X; ]; v, f- P
%算法:突出阶段的动态规划
7 ?7 x7 {5 S/ T7 ]6 [5 q& Y%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n0 t3 J/ C# a' ]8 a
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
7 b" L0 Q" S# n# H" t2 e) u
) w' j# v/ W' {5 z%数据结构# f6 b; G8 X6 F1 U
n = 7; % 总金额(目标)
* V7 ~7 v. }& j$ Z, Cm = 3; % 阶段数(年数)
  k, k: a5 K: @- |- @! Iincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
% K8 I' ?, G" k! w/ E, R! E5 I! v          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;/ z' G: i4 k, U, S
          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, R, y2 C5 i" P; N. A+ \
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益  B) b) s* g8 G# C6 i" q9 t# d8 u
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
9 F/ U; Y0 v/ w, N! R8 Q$ nf(1, = income(1, ;
  s5 d6 {* P  d  ]) oa(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];/ q# s7 Q6 |, e! o% x
# l% ?% {( x/ Y  e8 ~# J, V: {9 j8 w
% 动态规划
) U) w% F" Q! p. xfor k = 2:m % 阶段
3 H2 w5 [- B4 }$ p. G1 b9 Q    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量, |2 z: A; e1 D+ n  r
        for i = 0:j % 前一阶段投资量+ K- C/ `5 B$ p9 {
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)% Y9 y& i$ O3 r% J
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);# ]+ |1 I  [# a2 f" |. E$ E* L
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
" N. Y1 m# D9 O/ \* y9 H9 f            end
  f! w9 _$ v# H8 x, F8 I3 [8 x        end; R7 ?: e+ v/ f/ J) D
    end
2 c/ D9 e' S1 c  d/ jend! f7 ?1 O9 p  G5 R, G

, E. l9 r" Z7 L; v% 输出结果
7 c+ I' A7 v! u( T: d0 y5 Zf(m, n+1)
3 W( j, [3 [1 U2 H4 F# L" u) j* Xout = n+1;1 ~% c, C/ c0 k, Z1 O0 l& e. Z' k
for i = m:-1:1) z# ^/ [8 v4 `2 s
    a(i, out)
9 q: W9 j, i/ Q2 R6 o1 L. ~    out = out - a(i, out);
5 S* ~/ j9 c" s9 K6 D0 eend' v( M/ c6 ~7 c# m' A& i) Z, F; ^

/ J# [) W0 s$ u% Q% t: k4 S解释:
% ]; o& R' v, N. W/ I1 W
, C8 G; W# [5 x  |$ O; n1.数据结构:$ y0 N: h4 g5 A
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
. Q: L" B* B, D0 P  |* _3.m 是阶段数,表示投资的年数。, F$ L9 V" A3 U- q- Y# s1 H
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。
+ y% w  S7 n& Y7 `5.初始化:
  n& l# W8 w! m5 P, f5 _% ~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。
( N. w( Z9 Q* b7.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。
  ]: M- }- I% v" K/ |) `' [2 }8.动态规划:
' q; w( `; F  _, L9.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。1 }, i( y  _3 ~& B! c3 _2 w
10.外循环 for k 遍历阶段。
% _1 x8 ]* D* a- W# Q11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
8 I6 f  t1 z4 \2 J1 A) N  D& Y! g2 J12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
4 Z6 `$ v# i- b13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。, B+ r% v9 o; K! Q( `% O, ]; O
14.输出结果:
* ~( [5 K2 E9 Q5 s3 G4 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。' ]! I, P( h2 W) [, O% _
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:9 t" w9 ]/ l9 p3 i) C) d% k  _
17.数据结构和初始化:
8 ~- {  z7 Z/ u2 O* t3 W' N# S18.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。
4 V0 C: g  z* k" Q4 {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。% d" p: Z2 @+ h4 O. l
20.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。' Q, R# R: O: L( s' H
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。1 n& a, @* A# z+ [% p
22.动态规划过程:
+ F# @; j) Z/ ~5 y2 G! c. A23.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。% D( ^" X0 b; y2 J
24.外层循环 for k 遍历阶段。
0 l9 f( `; |; G5 f5 ]# R7 w25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
/ B" k+ Y% g+ _( G$ U2 H1 I26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。9 t- n) W7 V# p" f* }
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。* ~# Q3 c3 F/ Q
28.输出结果:% c9 v( S# p1 m* ?
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。% q( H& V: I' p: Y7 |4 w
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。' l$ ]$ h: L# z. S" ?
31.输出每个阶段选择的投资量。
7 b) k# W" E+ e6 w
4 A; [% B+ R; v; X; \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。1 O9 s/ r4 F) Q9 A% z' B- c  l

1 Q, A6 ^/ D1 ^$ f& f/ e9 w% b2 z$ C& {
* O, s+ q: B' Y, Y" V

# A: C5 i9 Y' z2 y9 K6 c2 X; d' ?9 o( e: Z8 d

phase.m

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