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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:
* X8 l) }1 E& H* K0 M) Jclear all* H! L2 L( X) U! L9 l
clc* r# {) c6 U4 A: F
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
! ]( l: m [& L2 o3 W%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n4 N2 M& k. X& p$ b6 z
0 o1 b; H C$ D
%算法:突出阶段的动态规划
1 C1 x, e' W; c* {%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
9 A" h3 Y0 {8 J0 L" H* N) M8 O%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
* c. ^, ]" c9 N/ |; v( u
3 m6 e$ X/ g0 e- Y9 W%数据结构& y, u3 K; E& J ^6 J! O# \8 z3 Y
n = 7; % 总金额(目标)
. S) x% q+ z2 e# h I/ T' e) wm = 3; % 阶段数(年数)
5 P0 U3 V( y$ t5 Kincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35; n$ `- J+ ]$ C5 w+ q! z
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
: O9 j% Q7 \1 K8 C$ b; L v7 |5 }: s) 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
; P: }. p6 y% w7 f( x, |f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益# e0 f* T2 W$ D
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
! R6 [7 `% d0 {7 i6 Vf(1, = income(1, ;' x' @9 r! l* m+ G# ^$ D
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
7 t) b* d5 I$ u, b7 S! m; I& {6 p
$ ]1 r" n S- E% 动态规划
: i1 d& d' h& d# J! zfor k = 2:m % 阶段
* t) L# D p& d' k! f7 @, S for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
( i- Y) p# Z3 P4 Y for i = 0:j % 前一阶段投资量
5 L$ B* S2 i5 `0 g* K if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
' X" O. O- @ v- R9 v% W* h, \ f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);2 k1 n& c3 g' C0 S2 n7 @7 T
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
8 K. F k8 P" r, G7 X; _ end9 L' c: e! c7 h8 Y
end: D) _" I* |9 m: }1 ]
end
2 I; C# {' Y1 j1 A$ ~3 T- w/ {end
$ X7 E- Z% W$ s& b/ V2 [* P9 {0 v/ ]7 h6 Z7 B6 l
% 输出结果8 A+ u, }6 o4 t( I. y6 }: K8 ^+ d. g. M
f(m, n+1)4 r8 L4 G% b* T! h
out = n+1;
) J+ P8 F8 Z$ J$ {for i = m:-1:1- f6 n* R5 f# c* ^
a(i, out)/ k- A% U. o% a2 b
out = out - a(i, out);+ ~) M7 j/ u: k/ [& i+ Z4 F/ b* Z* j
end. c) c& R( y& U5 A$ |# J, b
( w. K4 z" ]4 \% }解释:" i* ]! ^ D; J: a9 | g4 }, ?& q, Y
' j" M$ t* u2 F( ~1.数据结构:' T$ q2 f. Y1 K! b
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
* A$ P1 X4 C! K" `$ k3.m 是阶段数,表示投资的年数。
3 i) m7 r$ L8 O+ `& i" \# w4 O, S" f4.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。8 N* M+ f9 }3 T3 c2 T: \6 F
5.初始化:
, Z3 M% ~+ L, u n6.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。
0 ?# ^8 y/ o a: w7.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。) G# K1 q D7 ~! R
8.动态规划:
( v( R* Z4 \1 Q" [. U1 b- r9.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 g/ [: W/ ~0 [( S( W1 U. B# X
10.外循环 for k 遍历阶段。. A3 \) D7 D+ A" d1 h8 s+ f
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
. v. @4 C7 h8 b9 W0 P) V# V/ }5 _12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。( d' @6 n0 d r* @/ W0 F/ H
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
" W4 f) n0 R7 w: _2 b4 y. t14.输出结果:; J$ I1 S& a f0 U' p5 k0 V6 d
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。; g' v4 \* F7 }0 t3 E& A5 D3 [# q
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:- A$ Z1 C4 C- H R/ Y R3 a
17.数据结构和初始化:
# K! t" v1 A+ s$ W18.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。7 V3 e4 I4 T1 k! C
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。
/ F" m' w& w# J20.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。
& `- g) M+ F; g2 k' G21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
1 h# {9 x7 Z" b& ?9 A2 p' q22.动态规划过程:
/ S6 }* T6 x4 m) \4 M23.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。' {1 l8 l v1 m( s
24.外层循环 for k 遍历阶段。
; r- p+ i; s3 H, P25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。. ?5 K8 i1 W7 q9 o% W( x6 J
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
# Z, w+ D: S O6 y0 Z5 o8 Q27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
" h. k Z" Q& B, ~: b2 f+ \6 |28.输出结果:
3 r' y g7 I8 N( m6 @, \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。
7 y4 P/ Z9 G3 I- r30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
& ]/ C- h3 g* J0 v! w0 t31.输出每个阶段选择的投资量。
% V/ `1 h8 ~$ i1 f A& a% {1 W( D5 z4 o/ m3 p7 s0 y
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 P$ V2 d% x- T& T
6 C' E) T1 _, n, X7 ^" d/ r( x5 z; ?6 q$ y2 b9 p$ u
* [6 G. _+ M& } M5 n
2 y; B5 C+ F O, m, j) H: }
2 d f1 `& L- t. J0 I: `3 A& _
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phase.m
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