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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:/ |) j1 B7 e+ @# I' ~4 r
clear all
- |* A) U2 C& b: q7 a6 i. zclc
  d/ U1 g, G2 }. l8 C& u%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
0 h1 n- B( t6 J( q9 k%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n4 \' M) g# M' B7 w% V4 X

" L3 @) ^: X/ P5 S; ^: {2 [! T% n%算法:突出阶段的动态规划
4 g9 y1 u4 N; D8 w# g5 R, S& m%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
, O; x; {) l8 B%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
4 i' G1 w3 E$ I$ m" u0 f1 r: M0 s: k, _
%数据结构0 r9 j' F1 n4 [& }1 \& e
n = 7; % 总金额(目标)
; v1 @6 _5 e/ qm = 3; % 阶段数(年数)
6 Z" g# c. f$ z9 t+ d/ tincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
4 Q+ n% @" b0 N          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;2 l/ A# _& _0 S3 i
          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
0 B6 c: p/ g: E- |f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益2 C. P& S" K. W' n
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
0 X6 d" q4 o3 B: j/ t# q6 J3 s4 w4 s6 |f(1, = income(1, ;
- C8 r& k9 d* g$ s$ }6 x# ?a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
0 }! {# R5 i' m- z; v8 ~5 e0 Y2 L9 }. P' G7 Q
% 动态规划* [6 Q2 T( o/ Q5 ?4 I
for k = 2:m % 阶段% M2 G( c3 g2 i: `4 I* _
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
( h; A7 U. q* S        for i = 0:j % 前一阶段投资量* m; q( w' m1 z3 {% {
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
' q6 h, y- o6 P5 p, W/ p* S. c                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);, j, y# t6 }2 F7 x' b
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
/ x( t* F' @$ N! G            end
7 M9 E. G0 M' C& E! n: o        end$ E" D2 E5 g$ A0 y( X
    end: m9 b; b  f4 d$ J. M( `( p% o
end
  M8 V1 p& w- r0 }: v; R
3 f, k- |1 x% P, J! m3 U% 输出结果# s/ b% R7 J' u6 f* I" a
f(m, n+1)
4 x9 i& c8 m6 E9 \# }8 s- \5 E" Jout = n+1;9 L( q7 @1 O5 J0 X' ]) O8 m6 V
for i = m:-1:1
+ U! U* U! V4 m, _' \    a(i, out)0 u, h/ f/ e! ^' f. ^
    out = out - a(i, out);# b5 @, a1 {, J4 P4 L$ M# n2 Q
end
/ \! H7 j* {( \, _: `  L- w9 q8 X: s5 j5 u: x
解释:
7 `0 h- K# }7 V$ q. Z% a( ?2 [& Y" Z
1.数据结构:: o. |' B( M. x! s( b8 A- p
2.n 是总金额,表示问题中的目标。
0 w. X% u) T% Y; W3.m 是阶段数,表示投资的年数。+ u" l  b% Z6 X; b7 ~6 w
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。' h- T3 h# [" h7 F
5.初始化:
; S  @  M" ^3 H% M7 m/ ^$ Y3 @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。
& ~) X' Z5 @; q4 q2 b5 ]$ s8 w( g* h7.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 Y  l6 ^6 x, D( x0 U6 A8.动态规划:, `* }  E6 W! }! \  ~  {& D
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。6 ?* |4 {7 g4 k
10.外循环 for k 遍历阶段。
9 b" _( I3 g; i. F3 N& s/ q$ w11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。! \% A8 H# e! b1 Y
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
$ I0 O* [. ~  h6 y. E" |" D3 W13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。6 N1 E3 V% @% {4 e( ~% w) r
14.输出结果:2 y" _+ I" p+ i# r- l
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。* p4 J  y) v) j: y
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:! M/ s" c. s( ~+ J* K
17.数据结构和初始化:
8 e0 V8 x: L/ R% f18.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。
! V9 D8 J4 b( C) x19.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 R) b: p9 {4 F
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。
' @: D0 s5 x3 i5 y5 u, Y. g21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
2 _: R# y! g8 ~' L22.动态规划过程:6 r6 n# \' u" D- X+ `7 _
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 E* m0 C8 A/ \7 r# O3 X% n24.外层循环 for k 遍历阶段。
! y" q2 g6 r6 u25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
5 G* z, p& `0 Y# a+ ~26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。3 r" T' k  k5 @- n: o: W
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。6 `) ^* ]8 f( F: n
28.输出结果:0 s6 _6 i- r/ B* ~% ]. H
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。. |( x% {/ `, d- m/ @7 _
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 O% s+ H2 W, M! M) d31.输出每个阶段选择的投资量。
, W4 I  B2 Y+ ]4 d
# R; @5 B% h# 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。5 d: f! [- P; ^

, p0 y* D# w5 I) M$ f
! Q. a, R' r; n2 S  s8 h3 R( p3 S/ J" r

1 w/ ?  W% [$ D# J( e0 E6 E5 y
" y5 F9 I9 V3 U

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