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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:
& t1 L- n) d7 r% G0 {, f; C( ]clear all
; d; f2 q# d) Bclc7 b0 a; Z& }9 z, H/ g2 L1 d* E1 L1 I
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)+ ?, m3 w; C* a
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n& s9 |- A9 D7 S" {" z6 w
. `3 A e4 Q8 l5 y# B6 K%算法:突出阶段的动态规划$ ]- l& {) G4 s
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n$ K7 T2 s8 D1 M+ d! f
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
+ J3 i/ P9 R/ ^6 D; B
! g) E! O8 v. N8 U% y%数据结构 b: k$ u, ~4 O4 ~ Y* h' u
n = 7; % 总金额(目标)
8 ]1 n: ?0 B) F* vm = 3; % 阶段数(年数)6 ^! k( k" O- a* T/ I
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;' D/ R1 ?5 b/ t, H( B( w' H& u
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
0 T, w+ z+ ^% F+ R 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. y+ d8 a h) F/ N. I$ a+ t/ N7 @
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益0 A2 N* h8 P, k. ]
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. f b0 E; f0 q$ U6 ~* G
f(1, = income(1, ;
9 g8 ~) z0 [; @0 R6 P Va(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];/ _. Q: h6 \' i/ |, d: g, o
7 I+ Q, r S% M) Q& @" D8 ]
% 动态规划
9 |" e W t8 N* V0 I4 p, Lfor k = 2:m % 阶段+ `, J, C) {) [$ g- b
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量% q5 Q% a0 R4 C. l6 ]$ c5 K8 h
for i = 0:j % 前一阶段投资量$ o4 e' I$ S: D& K! \: |( N% d! `
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)7 l9 t3 r, X/ Z" ^
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);2 g, o1 J% ?; l- e: l: Z Y1 \
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量, z( o0 N, ^* a1 Z7 `
end/ v$ s: ?' {% ?* Z! _
end
" }' y$ M. L9 \0 e% j' E j8 q. i* o end! [* q8 {: W% k2 Z0 {
end( S% z, d+ D1 E
) _: z& X$ {/ a0 X3 b) P. v% 输出结果
8 Q/ u* `! H) V1 t1 O; s. W% Ff(m, n+1)9 d2 c6 w6 k' r5 t. H
out = n+1;
" D) Q% M9 S0 }3 p3 u& nfor i = m:-1:11 e: x- z( R% r9 ?( }( Z8 T) V
a(i, out)+ v5 R0 i( H0 a6 v
out = out - a(i, out);
+ c" k/ A1 w% k/ K' \1 Send
( m: W1 g+ s1 ^# h8 J# x. `( P, J6 G( R J
解释:
' \/ U; U% t: ^" `$ g9 X
' m7 B" Y4 W1 C! \3 ^3 ^ j1.数据结构:
* S }6 u+ J3 }& x. [% M& i6 N2.n 是总金额,表示问题中的目标。- i# y. ~" r8 _
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
9 \4 ?1 _7 r _0 v* z \; W! u4.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。5 w$ z- a' F+ h$ Z2 D
5.初始化:2 P: `* D5 I, B; V8 _" A7 ]. b8 a: U
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。/ @# g1 T/ P4 l! J4 o$ @: a
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 y1 _2 k, u) I, e3 ] E
8.动态规划:. X# a6 t& u E, }5 O
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。
0 d, p/ u" T7 W( V6 N5 C10.外循环 for k 遍历阶段。
& ^2 m$ ~) l& X: Z; ?+ i% E! F# ]' N11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。, u5 y ` y; Y
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
+ p. R' d: U( D2 ]1 P. M13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。6 G) P3 ~* v+ R$ P
14.输出结果:2 l* E5 x! A1 F% z" E% Y
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。
0 l+ i/ {5 Y6 x+ y7 g16.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:8 _" v- M* H5 b/ s
17.数据结构和初始化:
8 k+ G0 K. ? L5 U18.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。: q9 t# I6 M+ t2 W% ?
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。, v0 D' [" Q. q$ @+ y9 j3 ^. W
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。
: w0 Q; }% ~+ N1 s( A( Y4 i5 d21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。! V# z* J$ t. H) c% |9 V
22.动态规划过程:/ B" `5 D8 A% i* i7 G& D
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。
3 S$ U( n3 F" R& m8 {0 L% b24.外层循环 for k 遍历阶段。5 W1 i5 H5 r# B: ~6 G. L$ B6 k
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。9 A/ R c Z; X& k5 Z) b
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
' O' s) B0 `, Q, Y, C. ~27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。# L! s# o F# p' @, q
28.输出结果:# ?, {5 q2 ^& r+ _$ r# V" U5 E
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。
- g# A9 f0 ], A- v30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
2 h5 E& o) x. H" P5 _0 [31.输出每个阶段选择的投资量。5 I2 F- V* M: r
9 M u3 C- ^2 g# y& 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。
) _; @ E4 |7 y( B+ R$ ~$ H' V% s% z, @) W( M Q6 Q# H
8 h; Q* Y, i7 q! R
! V4 \: S0 r* m7 V9 M
$ u2 S, e# m# S2 z9 }5 L& w
( F- r1 w% p) m X+ O( e6 `
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phase.m
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zan
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