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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:$ @. R$ ~# x$ M2 E+ Y" G
clear all# P7 ~0 G4 z1 G4 G' T# N% n/ x1 g. d
clc
' `; f& d5 O/ h: t& [%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
! L. o; d# i( G1 A! _. K# S%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n6 _' @$ H. J6 ^6 p& ?- R P
# \ c8 [) h% c! D, ~. K7 l; C%算法:突出阶段的动态规划# @* C; B' D) S3 u
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
! R' j S$ `; s6 g8 u( |3 d%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n
6 Y8 n$ ^) C: |" B2 l0 B- f8 t; z: D* l7 {& J4 A
%数据结构( w" p, \! U( z; _
n = 7; % 总金额(目标)
- h/ o( z# I5 v) S; [" Sm = 3; % 阶段数(年数)! g9 t# r! [' n2 A6 _
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
0 @5 ?" S/ i) h. G# n8 E/ ? 0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
& m6 o9 S c0 B. C 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
1 l/ O e$ x. N3 Nf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
2 s$ u ~9 C, A* E K9 fa = 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
8 _5 g/ g: @, p7 g7 f! q1 ?3 d8 If(1, = income(1, ;
: \( m _8 h5 e1 }% Va(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
: P9 ^% @1 u, ]7 ^! m. h' e7 ~! j2 ^% C3 j) _
% 动态规划
$ F7 \& m& T7 X3 Bfor k = 2:m % 阶段
$ o9 y! m* L/ h }9 N for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
, ]* _0 h" v$ L7 o% N for i = 0:j % 前一阶段投资量
b" n& z$ Z& O% H8 e: `, b2 ~ if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1). ^# Q( A2 w' |6 g3 y5 Q4 C w. @
f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
# ?5 @. u( U! o( @8 ~ a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
' M9 \: t h: P5 L& } D end
0 V) P+ k0 P z3 _) Z end
6 D) Z5 `$ }' O H" [3 L) e end
0 F [' |; I5 E5 J; Z0 P" j$ q Iend
/ l( F( o7 H) u0 X( Z+ p5 Z" r0 p3 ~% O; F
% 输出结果
( E0 k! y$ ?; g( s, {) ]+ k$ hf(m, n+1)4 t( v0 ^4 Z, { ~ g
out = n+1;, S# Q8 K- a- n1 O+ i n
for i = m:-1:1
! }7 t& c9 v# L" ] a(i, out)0 Y7 p8 x, g$ G! k
out = out - a(i, out);
6 n% v: e( D: k" n; G* Eend
. o. {2 t9 Y4 R# `! r( K$ \4 X/ A `" `) Z ]- U: C
解释:5 I' R7 h6 \! r7 i; d' \ w) F, |
9 U( U) a0 j/ J; `- i& P
1.数据结构:
! b9 `' ?" B9 ?: x2.n 是总金额,表示问题中的目标。6 q: B" A( w! f- R
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
1 ?8 {" @* _1 G- f4.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。" u" K# V3 N% F2 W1 _2 q
5.初始化:: J! z% h c9 o- e: 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。
8 P) _! r6 }9 Z# v7.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。/ y J G3 ^6 b6 I
8.动态规划:
5 g6 S& ]# I! k, Z1 V; R& N- 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。9 h5 B1 d2 u, @! Y
10.外循环 for k 遍历阶段。! l! V. O- a1 p" G3 ?: _ h8 r
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
0 L6 h/ \" r9 R. w: A2 W% T5 S12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
; d+ _$ l+ R* w% p2 q- ^13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。# R" H8 i& J' ]9 n
14.输出结果:+ }% v5 A& @3 n9 Y4 }- k1 D
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。
. i4 J6 c$ C, x% S& B9 V16.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:
5 m: H! o0 O; w17.数据结构和初始化:
- X' e% T/ m: h$ Y4 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。# N4 n2 k- G+ A1 `0 m
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。7 a/ K8 X, e' Y
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。
7 A. d4 \! A% U$ m2 ^21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
0 q g i7 k" I) g1 O/ S22.动态规划过程:
u- d( s1 X/ T23.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 _( h; D: V! m+ b24.外层循环 for k 遍历阶段。9 o+ f+ o6 T7 M. F8 b i" v
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。 \& n/ t4 U% X/ r( ]# j5 }* e$ }
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。0 r: O/ F; f; _$ f# b, M D
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
2 j7 Q/ r- _" o- E' L28.输出结果:% B7 v! f' R- ]$ G7 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。3 l* L% s2 J0 W' [
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
2 N" K) l7 K2 Z, H31.输出每个阶段选择的投资量。
, `, ^, x z ^3 ?2 u# T
3 k# X F" S* H# {, x& 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。
6 l0 J: C3 U2 G- w2 Z* k+ ^/ G; ~( b" o5 r9 @& ^
& X0 _) g! e/ c2 ]( B. A* d- |
7 U6 _9 w, Z' y+ L2 z/ a
2 f- H2 @; O& ~% ~
2 C) Q% U i$ C' B" ^ ^( u |
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phase.m
971 Bytes, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点
售价: 1 点体力 [记录]
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zan
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