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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:
' D4 Z3 Z. I5 o# ~/ G( D" mclear all
! Y5 _/ s S, R& m9 Y, I+ A( |5 hclc
. l2 K$ W4 B% `- O! ]/ H3 ^3 c3 ~%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)3 D# D" r5 O) @% H1 V
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
) t, Y3 O, w) |/ z. T. p) S, o" H* D/ R9 Y
%算法:突出阶段的动态规划
: F6 ?8 e/ t" T& E& H) @; B% B%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
( ?/ G8 |: f+ n4 ?( x8 ]. h, \%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
% }, \; y; j7 e' [9 \% o; n2 g2 l8 H3 X
%数据结构
7 W5 L0 |. P" @& s+ m6 H. c8 o4 Ln = 7; % 总金额(目标)6 j" W1 F% U# m9 h9 f3 z
m = 3; % 阶段数(年数)/ `, q& v( h, v9 [2 ^6 n- ?
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;" `4 Y" ]4 ]( v4 O2 ]
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
5 k5 ]0 w% K6 q7 Z 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
- E' a; Y' J3 v& t& H# w4 K( E1 Wf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益) `# Z' Z' F3 |& v! H
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: q' O6 k& C. ~% I& p( o) _
f(1, = income(1, ;
+ n J1 _; A3 \1 o$ g; b0 l6 ca(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
% L' b5 f' g$ \4 }- X: m
$ {" F( k9 E; M, Z+ s( Z% B) b* x% 动态规划& V" G) ~( H" ?# u
for k = 2:m % 阶段# Z5 V' l, D8 x( \0 E$ f
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量( y5 W- M# E6 e, s* B
for i = 0:j % 前一阶段投资量* C$ l! b4 N1 i* e* ] x C; N& R% o
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
# S9 ?7 M/ J& i+ H6 s. D f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
* }- C! q+ a- w0 [6 Z# ]% O1 C a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
! p2 z8 h( d7 x: z1 `7 o' a end# f X- ]; W; v0 F
end# f# T% u5 k! C' ?3 K
end9 ]- ]# V7 J5 b
end
, A/ J# ]# d" I: V* Q+ h" S
# i3 g& C' S# ^" \% 输出结果" j; I; k# @5 D4 r q/ T
f(m, n+1)
8 O7 C! n9 D$ Mout = n+1;
9 g; m2 M* }$ N! r: R! ufor i = m:-1:18 D; r& o' |1 U
a(i, out), Q. S" D$ B+ D( T' Y
out = out - a(i, out);
8 t, b4 T" F0 A; x& Lend/ `- }9 P/ }7 e
1 s4 ^+ n$ M% |$ z9 z解释:) q/ d7 D) s! R2 G* N, U
( a5 x7 Q |, \( c1.数据结构:
% m" l$ X: Y+ d2.n 是总金额,表示问题中的目标。$ r. g" ?7 [6 L4 @( w
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
, F d W* U( [# e, U; P6 G4.income 是一个矩阵,其中 income(k, i) 表示在第 k 阶段投资 i-1 的项目时的收益。例如,income(2, 3) 表示在第二年投资第三个项目时的收益。
% K5 |- @6 z5 B f+ ? L5.初始化:( f# F2 l4 ~6 D. \+ q
6.f 是一个矩阵,其中 f(k, i) 表示在第 k 阶段中,总投资量为 i-1 时的最大收益。
6 o: Z. v& J% o% {2 f7.a 是一个矩阵,其中 a(i, j) 表示在给定前 i 个项目的最大利润时,给第 i 个项目的投资。
H8 w$ ]* c, j8 x( j, ^1 N0 _8.动态规划:0 v8 d; x% ?! Z3 S8 S9 D
9.使用三重循环,从第二个阶段开始(k = 2)逐步计算每个阶段和总投资量下的最大收益,并记录最佳投资组合。
, L3 E3 ?, r i/ k. c. `7 S+ z* K$ ]10.外循环 for k 遍历阶段。
; _8 ]* k9 y4 x# l) s: L& K# \) o11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。1 h4 J7 a9 _# ~3 g
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。0 ]; Y( \8 q2 C) x' I$ \9 U
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
5 G) U5 s( F( a! c14.输出结果:% j/ r R2 m6 U! m; F
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。1 t, Q$ U8 L. U$ Q' x4 s9 C7 Q/ M
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:
: s1 H2 W7 [: X) q; q7 A3 b3 X17.数据结构和初始化:/ a- P" q9 S6 o9 I9 }- g
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。
% k. P; X: K% u+ s$ ~3 Y5 E* Z19.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。
( O5 R4 q7 X$ o8 f20.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。# i) V8 X) z: R7 T2 e* t
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
7 i1 \( r! W3 z# q, f6 I1 f22.动态规划过程:/ q' d- X) H' i& _
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。
7 X5 q+ W6 q( V8 V) `. N24.外层循环 for k 遍历阶段。
5 o9 V* _$ p* ^6 `5 n25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。. K# d3 m' f. _6 q& c
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
6 }; }4 p! H; m6 k) j% ^27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
' @6 h- B) h! J7 b% E28.输出结果:+ Y' z% I m( L# c( w/ X
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。
$ K) E z6 ]7 H# l5 a" S( H0 {30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
& {, J0 o! ~& i# k7 u31.输出每个阶段选择的投资量。
( y' X9 O3 Z3 e
7 D& N1 Z; d( d4 `# d% 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。
s6 k1 w$ W9 H1 S
- n+ E; ?' r' E; J; b9 t- ?0 c" V, b' J: q3 r5 z: m
( O9 q, }, ?6 Y( I4 _3 g: e+ W% ?
/ L& m4 p1 R' q, s) ?2 V+ l; Y4 \: o! ~5 x' N" i
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phase.m
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