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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:. D: T, i% ^8 ~/ T. K
clear all- ?6 C% j' U4 M& m) d  Y
clc
+ R% P1 i: a  r% Z3 Z6 x& Z) e%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)( \9 e2 J5 D: s" d5 u
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
+ t/ a* I! y' h& j0 b0 j2 A% \7 [. N. G, m  ]
%算法:突出阶段的动态规划
/ l3 h4 `- {7 m. e%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n* i$ @, i. I0 h' C2 Q8 V
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
- D0 N" N. S8 j( h; z4 E7 D+ G
9 F9 U0 K: l. X, M6 {, T9 a%数据结构
- s7 P+ n' `+ ~* an = 7; % 总金额(目标)
  t% O$ p0 g" Y$ v% jm = 3; % 阶段数(年数)3 j6 f$ }" h; V0 N: D
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;; u* D, m$ Q, F+ C/ B
          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
3 g+ p& k& Y& D' Q1 G& e' J          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: h6 K) r; R5 h2 _
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益5 K+ ~# V$ ?* N2 D! r6 ]
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
9 n. Z: S1 c( \& b3 w# Xf(1, = income(1, ;- C5 \& K% Y7 Z! [
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
5 B# w, i' D) w1 `% \! {
. ~1 h$ ^+ j+ u3 U: t# p% 动态规划
! d& Z8 R  x. Hfor k = 2:m % 阶段, x' @8 C$ R$ f2 O& V. w
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
4 z9 X4 K6 _5 S. i" Q) L- A; O        for i = 0:j % 前一阶段投资量( w1 t7 Y9 B: c
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
; _" z" m3 `" L# b! N0 ^& y8 z6 @                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);6 g: Q- Q0 g3 z2 y; ~' L/ h9 S7 _& g
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量6 B: o- f$ m# ^- ]7 Z( @1 ^
            end8 P6 D2 A' [4 ^1 P8 u7 k
        end
0 G0 a0 V) G1 o8 \/ d  y" R9 i) `% g    end
( k" U  t' }- S: l3 |. b% Gend
, z) S9 V  F: M: y  m- ]3 ]- f, o1 [$ n
% 输出结果
) b8 L! y5 U' ?& F& r& af(m, n+1)
2 Y* z. g' `! v7 U3 q3 aout = n+1;
; T  d0 A  o3 o! R2 z, P; [for i = m:-1:1& {- i1 F3 i6 A/ V! S
    a(i, out)& d% E- r; ~$ _
    out = out - a(i, out);
# ~; l3 s* j% i: \7 j- x3 fend
4 s& o4 _4 t$ P' c
( k# M! ]0 E; R  G解释:
$ I- F) ~9 A: ?% A* F% _
$ e7 a) B5 {$ \) _' O3 [5 F( B1.数据结构:
+ e3 N" I# W1 P2 C$ ]2.n 是总金额,表示问题中的目标。. T( j8 B. K! L" G. M5 |; u: X
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
: m) G4 K. l3 o  b+ q' X/ o% ~  B4.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。
; Y3 b" n, R3 Q( K5.初始化:' |' w9 D( k. h# n
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。
. p% G/ \+ S8 e5 D& m( a7.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。6 r# T  t- X( V  M3 i: e
8.动态规划:
. R% w2 X& T! S* I, L5 p+ c9.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 g' N$ h! Y5 v2 G10.外循环 for k 遍历阶段。& A$ m$ j7 x7 z2 X
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
, o) f( b, q5 B0 S) ]! v& s+ v12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
! i, w/ n. _! ]' Z8 f0 @+ }13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。  j5 K6 {* j9 r5 z% O4 J
14.输出结果:
2 C3 @& X1 ^, Q) Y15.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。
% v3 P2 q3 Q0 h+ z' B7 G16.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:' f* o% o* S1 ~
17.数据结构和初始化:
$ Y4 O9 X% E/ J  l: M18.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。
2 u/ D7 }9 \" P6 Q5 ]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。+ H+ e" i$ g5 g: S- B# P: k
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。3 g4 R3 T, W. @1 m
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。% x* v* C+ g, U' m+ D; l+ I
22.动态规划过程:  @3 I* t1 f! M3 U2 t1 D
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。0 o! p6 {! h; S. ?) a* n
24.外层循环 for k 遍历阶段。% U3 A6 s2 d. k1 b% ^
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
5 ~; I3 i) J2 r" ~% q1 Z8 {0 A26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
9 J. ?4 t3 U9 Y6 I27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
2 A3 y5 D; A5 e28.输出结果:
8 P7 e6 z9 f- a29.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。. O/ \, b' x. s3 l1 H/ T
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。# F2 K2 d* j# [# h: T" O; M3 q( a
31.输出每个阶段选择的投资量。
5 O' s# _1 z! N3 t# O, d
+ r2 U$ g' I% l) S1 Z' d) r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。
2 J* O: g1 f2 u  C* N- _% R8 |+ @. Z

9 B; g6 p: a; v: t. ^- Y1 e. v8 S. p0 \
5 N) G- ^; n( i9 h: @3 M$ m
: |; `- S) s# X9 k6 @

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