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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:: ^* W1 i5 m: T$ S: B
clear all
0 H9 v6 g. `& r# c- z/ z- Pclc
2 [( N' M9 b) a8 ]: u%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
# V. j- p  w& j: |+ Y%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n( ~+ X! E- F; D1 D- v

' j% Z( e$ C0 q" g# W( M. A9 s8 z%算法:突出阶段的动态规划
: D% T# w2 `& F# |9 p' y%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
" c- g$ w+ _! t3 c# ]%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
( x, f/ V9 ~/ Y9 g, I# |4 D. E( Y5 t4 x
%数据结构
- B( V3 K1 ?; X$ On = 7; % 总金额(目标)# Y% g) J3 |0 l& f
m = 3; % 阶段数(年数)2 v5 Q6 E2 W# v2 w2 z: F3 m. x
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
0 A  ^5 g! L2 C7 r1 D          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
% X* l" k+ p& j+ f/ K1 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# }" ]' \" F5 H# K/ x" }
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益! O+ {$ T3 N' T7 W3 |
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! o1 [& L' y" G
f(1, = income(1, ;  P* v# \- B  u* L* Q
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
2 z# _! Q% l' p9 ~. W: N2 A4 Z: |* N. b4 s+ u& \: M
% 动态规划
2 f+ U. j# |3 X% \7 f" Z  r# ^/ Vfor k = 2:m % 阶段
, @5 \" x- n1 `$ J& |* T4 C    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
# b% |2 J6 f2 D, k2 w/ g9 N        for i = 0:j % 前一阶段投资量; ~) i6 Y% [. P- c4 a
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
! c1 _$ F6 T9 p) R7 c, D1 _6 I                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
6 K) f6 |' D4 T( ]: N; M( e                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
) {" \& n" j' D: o* t3 K            end
0 F! b: U. j0 H5 Z6 \& U& q; x        end
% x( o% E* I5 T; d$ ?    end1 P* Z* j- y1 e9 _) \$ B8 `/ m
end: ]4 D+ {8 ?* e+ ^9 Z# ~5 t

% L4 t. c/ S) `% 输出结果
: v& s: \* T& W* ^6 C& zf(m, n+1)( A5 ~: }& y1 Y* W5 J+ K) V
out = n+1;
" y$ i" t0 f0 H( nfor i = m:-1:1
8 U+ e; _( E# c    a(i, out)1 x" d7 @# n; Q, K. @5 f
    out = out - a(i, out);
1 q6 N) q4 P2 A! c9 q1 O9 tend
9 p' q1 _4 ?! q4 v4 ~) |$ ^, T0 w" C) {
解释:* _) @/ C. `2 [* p
4 {3 M) j! p6 B; N3 u" s5 _
1.数据结构:
$ G/ z8 \2 H8 |# k2.n 是总金额,表示问题中的目标。6 j1 d0 k, V' e8 o2 \( P
3.m 是阶段数,表示投资的年数。6 N9 x1 [7 h8 t" G
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。! p' I3 z8 B0 {: c; E
5.初始化:' Y+ S; \( u  e7 o2 ]
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。
$ r  |% l* b6 E9 P1 m7.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。
) q( J& V! e2 Z8.动态规划:1 q# U( C& B5 W  b# B
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。
- S% G0 U7 [: j$ K6 v/ @  j2 N3 I10.外循环 for k 遍历阶段。/ {1 m, j7 o  p$ U+ R1 P
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
3 ]& O8 M$ w6 T6 Y8 @12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
; h( t, H6 \7 s7 i13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
7 U0 J% R  W( L# [" @' k' p8 B! l14.输出结果:
# J$ N' ?  H. i/ V' B3 K15.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。
: j2 r$ s1 ?% r* @, J9 h* b6 M5 q16.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:
! H* J, H* x" C# f3 D3 w17.数据结构和初始化:
! {4 f' a; ^/ q& [0 V18.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。$ b0 C5 P1 o0 V" [' w, V% l( \3 `& k. `
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。
9 F) @6 u& C. |$ q  W+ W9 q20.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。( L; b0 T. N8 A
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。( P# _" ]" X7 }2 @
22.动态规划过程:% S# ^# ^3 D/ g- w7 Q5 m
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。
" `% B, ?& ?8 S+ P% a+ ~8 }$ T24.外层循环 for k 遍历阶段。
4 o" n+ m2 k& u' K/ s25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
! Y0 o6 s- x0 V  Z( H3 v, r26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
) {: _) _" ^# T; ~  p- D# b: Q27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。* M3 @# m" ]5 m, Q
28.输出结果:2 E, Q3 P+ q( @# k1 n
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。$ U. {! T* E" E+ b1 {
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
$ s. B1 Z' U8 i/ n8 o31.输出每个阶段选择的投资量。
8 K% B9 Z2 {8 _0 Z9 R* c, m7 B
6 I+ k2 Y8 d3 R2 h4 q8 ~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。* L2 b; i2 `/ W8 z/ o

  f& t4 F4 i; F8 e  ]8 S7 w# \, ]
. b: v) L' n7 W
  r9 q! T5 H2 T! E  l6 E# L
  X5 J; U# p3 U9 q! y3 u3 P  o8 H" T  N% s$ F: {$ O0 s, k

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