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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:
! k9 c, Z4 `" M2 W. R+ Dclear all$ B2 H6 u- Z) q' n
clc/ i1 |- F: p/ u0 w
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
: D9 [" L& H8 n' Q8 B%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n( I$ u( S1 L/ W
% q z- s- j, G, f2 D$ L# b
%算法:突出阶段的动态规划* m3 p+ z9 L6 H8 `
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
' S; Z4 p' |# I/ }( J% V. L# |7 x%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
5 |1 l- a0 b9 f8 b6 `0 M) e+ e4 s, I7 J
%数据结构* w& J! F% F2 C" ^- J; f0 U# y
n = 7; % 总金额(目标)
/ N8 D9 B# F& j9 O [1 zm = 3; % 阶段数(年数)
! \ U: K, P; Bincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;" A' Z8 S! P, M# J
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
) Y" {7 O0 f1 V* V 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
7 s& N) e" h6 h* Nf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
2 V/ V, P9 c+ W5 c% da = 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+ o2 o$ p0 p/ h3 r5 s3 \
f(1, = income(1, ;
5 q; d5 Q) v( E( f3 j; Xa(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];- `0 }6 f/ F( x; L/ ?
9 F4 _8 _3 C( ?2 H+ R# \+ P3 Z% 动态规划3 Q9 g4 _5 K' V! W" S
for k = 2:m % 阶段2 X5 p& d' Z! }. f2 W! n
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
/ ~+ D+ ^* x L: m for i = 0:j % 前一阶段投资量
. e- K$ c6 ~4 ?8 |. C if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1); x2 M7 q4 O) f
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);" O C3 u4 B0 P: s# `7 _
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量* `' A c8 i* A0 a& N
end" g4 B, A2 }: S$ U- S
end) w, P5 V+ P3 x9 ?
end1 z1 {: Y3 o1 B( N
end, J* L3 X, }, M2 I% q. ]
9 d/ a7 F" ?+ g1 q3 \% P/ \% L
% 输出结果( W0 |' j* f0 z( G
f(m, n+1)! F' C2 H. J- v* {
out = n+1; P3 j# D5 `4 k3 a$ u: c" I
for i = m:-1:1
0 W7 V W) m# u$ U6 b+ G" O1 m a(i, out)# T& q( g8 u" H
out = out - a(i, out);
) s7 k. b8 J# f) ]% j" u; Yend
' J9 m) b5 C- z+ y( O' B) |( p5 m7 C+ m% ?: @0 C% _+ M
解释:, p/ T: H! T/ ~2 X
( l: h3 a* p& Q( v9 ~1.数据结构:4 v( A4 \% @% Z
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
% N% ?) K1 s; Q! f3.m 是阶段数,表示投资的年数。
* V+ Q- R& R5 y4.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。
l% d$ g) l- F& k0 \! [0 U5.初始化:
3 i! ~" M5 {- O6.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。$ W, M9 F" ~3 f b8 C7 C1 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。
: U+ Z! z$ v1 T, G: L* h8.动态规划:( R, [" f7 d1 Q( A% T* v
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。
$ K: h( a0 e1 g' B4 Y. N10.外循环 for k 遍历阶段。9 `2 d: K. v: \8 _0 }4 A! }
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。" k( J3 E# D& @5 r
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。8 {1 a% f3 t0 o! J3 a- i
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
4 t6 G4 n! Y4 ^: y! n/ ~8 K14.输出结果:0 p1 \7 J$ N/ d2 m1 c0 Q! \# r$ ?
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。
$ T, L/ w* k) U: H( }% V; E16.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 [" T$ ~! V* D7 r* k5 x
17.数据结构和初始化:) j6 L6 Y" w4 K7 q- ^. i
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。* ?; d( I1 }% Z. 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。. o) L M' v3 T" L5 a
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。
# A2 N/ |% g3 Q v% p21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
0 E# t$ M# g2 b; D22.动态规划过程:
5 r+ [: w1 B2 U# N23.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 N( o' V$ a+ e1 O. C24.外层循环 for k 遍历阶段。+ c9 U: [1 r4 w
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。: l; M9 V5 P) T& d- X
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
& O9 D2 ^, P% k+ R/ x+ f27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。% t4 S& @5 d" v3 @. P) X j
28.输出结果:+ L! L' `- R8 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。5 r7 ?4 t6 E4 |, J3 r, Y! z9 R
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
3 g5 s" d9 P) R0 K' v* s: g31.输出每个阶段选择的投资量。; }# s( S X- J( {1 t! K- H6 y: k
% Q" E8 n M* [ D+ m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。
. {% `9 [( i$ ~4 V& ^
* G# T. F# I: V. K f# {* [8 }& y% b! c
) R0 c" I# y! I
! j( m+ D% u7 }# R+ v, i* _; F
. S" s1 V1 i1 C$ k* G |
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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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