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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:
/ h7 A/ K7 ~# l8 X8 A9 a, }clear all! D6 C2 @- @0 g
clc) N* e1 {7 G" [% d% w
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
9 |! p& J7 @4 o5 z. o( ^6 m%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
! S" d! ]) r$ u8 t3 h$ X9 @2 s+ t3 V
%算法:突出阶段的动态规划% L& p+ Y7 p7 Y7 @0 P0 k+ V
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n! S" Q3 x1 w' i' o7 e- N; X
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n 5 }! H+ [: @, n  B% W
/ c( ]5 k% M7 w2 u' W
%数据结构
" m& i: e! \6 d" T, Gn = 7; % 总金额(目标)" O, [, ]- `0 u8 S
m = 3; % 阶段数(年数)
+ h  Q5 s8 t& i. @income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;& b* Z! g. M7 v$ M" W8 X
          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;5 e& E0 w4 T% Q
          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
, ^5 [) c! E3 l" e: I' i- l5 hf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益- \5 x/ E+ Y  _( \7 m
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
1 G* U9 l. ^% O/ v& D9 mf(1, = income(1, ;
: y% \2 b! W8 j4 S! ~/ w( M, _a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];7 a2 W- v+ `8 f) K+ k

7 ~' [0 D: }, h% 动态规划0 M5 V- |# _3 R) K+ q0 c0 w2 v
for k = 2:m % 阶段" t; @0 W- x- B; _5 K
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量# H6 A6 O2 H) B7 u" g
        for i = 0:j % 前一阶段投资量
) {& x! ^* i& {4 R5 J2 o3 J8 J            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
. ^% D8 ~4 [8 K/ v0 S                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
" R" e7 S7 L, e1 m- i* \                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量- C. a# n7 F% X1 ^6 t- Y, ]
            end7 Q) \/ }) K% x+ a5 }" U
        end
) z/ K! u: |; V# n0 M    end
% g! _. s7 F+ O, |: f3 nend5 T& R! m4 x/ X

# Q6 X9 I0 ]7 d: J% 输出结果
# {1 B: Q0 z5 c" H# df(m, n+1)1 V% {- G* C4 h  e: r( k9 Z4 _
out = n+1;
7 n+ ]2 M, X, \* Q0 N7 f9 efor i = m:-1:1# `  W" c8 ?- W" i8 ]9 [/ H
    a(i, out)
" ?3 f4 r8 u8 F( u  o6 Q    out = out - a(i, out);
3 r$ R  ^0 p$ B) eend% N% W3 o- B0 ?8 Q

5 @2 ^7 b) t. l; i$ B) l解释:
5 M1 a% H% \8 A  R1 F. t2 M8 F: U) b3 x
1.数据结构:
! q3 K* @) ]! m6 d: ~* R7 ]0 l2.n 是总金额,表示问题中的目标。
% I$ ?: v9 Y8 {) Z5 n% ?5 r. q3.m 是阶段数,表示投资的年数。
5 `& l0 d  e9 h' c0 X4.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。( G& X8 ]* S5 _2 X7 a* X0 @3 ?
5.初始化:8 @, q! J" G0 t* O
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。
, V+ Y* Y  @3 ~3 ?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。2 E% i3 b9 v+ B% x- M5 ]% L
8.动态规划:
; r- m: h; ~3 |1 s9.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。
! u  q6 [) M6 J8 L8 A: s10.外循环 for k 遍历阶段。
, J! Q7 i6 c4 Q% [: X11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
: @1 [1 Q' [1 A. d" w2 g+ H" l12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。6 I8 l3 {1 _# J8 E2 Q
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
! T/ W1 J; Y0 e14.输出结果:
; [% [1 R  j8 b1 W0 ?8 O# @: j! ?5 g6 I15.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。
! B, E" y3 z$ f1 \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:
6 a- n+ d6 U# A' ~17.数据结构和初始化:
+ T, A% u2 t* V1 y5 i0 s& d- i% ?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。
1 j4 M+ u; J; K& \5 c19.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。3 Z. |5 W& l/ u% K) m2 E5 R
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。
! c9 f1 W1 `1 }( ~& B21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。. R2 c; R' [: u) \6 x0 }
22.动态规划过程:
4 F( A1 H- x% x% J2 m! a. S) W. [2 R23.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。
* e& O8 t* [/ n2 e- F* T0 W24.外层循环 for k 遍历阶段。; h. Q* z& X+ J% u
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。! t+ x) p5 `5 E: M# \
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
9 M* ?5 j# x* s8 r% D) ?7 G27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。& U9 D/ L! n' l. F3 A% Y
28.输出结果:& k* {0 b; j1 t, D; k
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。6 W* N, L& s$ C; y- y
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。9 H$ i: B4 D6 ]! i7 s
31.输出每个阶段选择的投资量。3 @4 w2 S) c) ~8 j  @) K2 [+ h  z
5 t6 w! Z; o. b1 R+ p7 M! 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。$ m9 U2 l! D: x& m+ Q  I
. j: E/ N) ~  Z( |# M
0 `- M3 p! L4 e$ S
5 i0 {3 F! P: h

- `4 v. X/ ]9 ?; d" ]' j1 w- E( E- z. o/ q8 j

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