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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* C9 J, l& ]- D: f* M! _
clear all
8 K0 k- Q& P# q  ^7 S! n" A7 wclc, p) C5 O. u! R. m
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
. @2 W. q8 |& T: \  v5 ^%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
( t0 r% N- u% E
% z& i! n$ w/ N%算法:突出阶段的动态规划7 Q# [; ^: ]8 B' v
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n& j2 L& g* Y# y2 z4 \
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n 9 n" `7 U+ z% G% ~

& X" h; v: `0 A( u1 G! ^%数据结构/ {! w) u; D+ j
n = 7; % 总金额(目标), }5 e' r" l& i5 j5 Z" k0 J
m = 3; % 阶段数(年数)
5 \/ T; U4 L+ K+ q, ]" j2 uincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;2 Q3 _0 U8 S! s( z/ N9 ?7 _+ o( R
          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;2 }4 D+ f. S; M
          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
  K. [" V9 w$ {+ t$ j9 Z6 Mf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益8 m' ^% l! V8 v1 v  t  |
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
" ?$ A0 R" _* o0 w  v" y* yf(1, = income(1, ;
1 j' F0 `+ B1 {% V% l3 N1 ka(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];9 _6 [! C9 @/ `2 _+ x

! h. d' s, I+ f* Z' ^% 动态规划
& t6 C+ d3 [6 S9 I8 t* {for k = 2:m % 阶段9 J! I' G% X( @4 ~1 A' ^- ~% Q
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量8 m, o6 I2 ^4 c, r* k2 z. x7 l; u3 O
        for i = 0:j % 前一阶段投资量
  S* g' S2 j) D            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
" }! a1 N' p/ z/ x& I5 K                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
- S/ H, O- W2 G8 `7 @% Z                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量' F. O0 H* b) T% D  m
            end3 F) }* [5 ^  W& p7 n
        end
( ^& z7 v) t2 T. Y# Y, l    end
* Q. l/ O* ?/ Zend
& I: c' e* y8 Z4 ?. D8 Z+ |+ ^% A5 S9 }
% 输出结果7 n/ o7 l3 \$ `9 k+ ]- ?, g3 N
f(m, n+1)
! {0 R. t/ u7 R' i5 \- m( nout = n+1;
3 u8 }% e! `* `7 M! Hfor i = m:-1:1
) S! V1 d* P  R1 }9 f    a(i, out)  C) g9 U& h* T( M5 }
    out = out - a(i, out);
; B" L3 F. Q1 w- H8 ]end8 i) r1 f+ I$ J: J3 n
/ k6 c- }% d) O" U7 K
解释:
) ^( q& x! d- ~
5 c/ w7 p3 e  `& U" o9 C) M1.数据结构:4 h# y5 l& }* a1 P
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
3 {4 F8 q" b" D& N+ l3.m 是阶段数,表示投资的年数。
' @+ O) _0 T+ l  |, i4.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 g% G  g! B5 L
5.初始化:
) `0 Q1 F1 r* s; n, D: S4 b6 M6.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。  u$ k$ c6 W! j( A& e$ ^, C
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。1 Q2 y; a( W  L; x
8.动态规划:) A7 B1 {9 u1 t8 i
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。
( g0 E$ X& Z/ Y) A3 N10.外循环 for k 遍历阶段。
2 a; P8 i8 Y# |1 d1 {11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。0 v2 \% j) V0 ~' ?7 j
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。; _3 @- {/ ]7 g3 Q: u5 J5 G: |( T
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。8 m, m1 Q- }) x- C+ e) `1 i  R9 G
14.输出结果:' f  b2 K* r8 t- v4 s) X
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。
, F6 U& C9 d0 z% R% W- a16.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:" z$ _4 k  x/ B0 I
17.数据结构和初始化:8 c$ D5 @% C# V5 z/ V: H" R
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。  |$ S, K( \0 q( i% \" R) R. l9 F, T
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。( u7 k8 B* z1 O4 b% G7 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。
) d/ V" M2 x3 b# V; w  B21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。& Q6 \& S7 F9 ^
22.动态规划过程:
' F6 x2 B! K1 Z5 D( e' X23.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。/ ~0 C, }7 C5 t  `# n4 _( A- Q" M
24.外层循环 for k 遍历阶段。# {! ]8 F+ ~5 i7 j9 Z' _
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
# {0 a5 C9 B# o, W26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。' x" V, G" E7 s; @* y
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。' D/ D1 Z( n8 o& @) S' K$ o* i
28.输出结果:
+ k/ k- K, j$ e4 ^9 A8 q29.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。
, K8 N3 \! @1 r% q9 a1 F30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。/ n1 T. K( _4 z( s0 e
31.输出每个阶段选择的投资量。- w' k# m) P" {* ], i# b0 h9 ]

& f. O$ @9 [% L8 @& Z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。
4 w  l- y$ |# b& t3 n+ X* ?" {0 s# S8 V2 i- f
' B4 R. c6 ~2 _8 m
. c5 A) x; I6 ^1 E: U. c$ d( N
- F% T/ L9 ?: h+ E

- {7 N" X% W( ~1 d" B: o

phase.m

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