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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:
2 i& x- q/ E5 J- r) {- Q/ B8 d+ ~& Dclear all |5 p, z) L: I% j
clc9 W) L6 X. g# H0 G6 h/ S2 l9 S
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)- Y) }& X4 }7 Z# T
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n& t. c7 o) ~; |5 W" Z T
+ u0 a* e, S3 n( Z! R5 }6 ^# n
%算法:突出阶段的动态规划9 ~$ V/ A C9 S2 Q
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n. T( T2 ?6 j& q# R. c$ q
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)} 0<=x<=n,0<=y<=n 2 i# a+ ^3 Z( [1 D1 X
# B3 c( w: d1 G, b7 [2 i%数据结构
! u3 ?4 s, c( y* {& a! C" En = 7; % 总金额(目标)
: _ a; Q0 A: g! _m = 3; % 阶段数(年数)0 N- \5 m4 S& }# N% N. w/ s( C2 S% c" ~
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;7 G- n1 e3 a$ N* {$ m5 V. j9 z
0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;) s e2 [% _3 Y1 K. k' h# l
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 J" e3 e2 P& E3 G+ A
f = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益# Z K$ B: I# h* e$ G4 T
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4 m5 p: @0 o7 Q* `" W3 X
f(1, = income(1, ;
$ o$ U( W, C. L4 v( Z5 k" S" na(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];' W$ B Z7 [ P' y$ }4 R+ i
$ r+ N7 g1 B# X" l5 T5 Q
% 动态规划! K) M- }' t" a8 b" C* j: Y
for k = 2:m % 阶段5 `& Q7 Z- z4 N' f# v- J |
for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
* c/ o9 y. c& R/ n4 B for i = 0:j % 前一阶段投资量( e- d" P4 ^; A
if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
r0 t& _8 e; z8 K, F f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);) R( Q% q W K. u
a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
4 M6 g5 R# G( j" K* n8 j% ~- M) \ end
8 h0 S) S5 Q5 r5 ^. b8 O end |. S. y1 n7 V* I
end
/ \! S& r$ a6 ^$ {0 A0 cend
R/ v6 R1 }, G0 \ _' {- @4 w- f- b- D8 l" L( Z7 w% A
% 输出结果
! x0 h0 H$ q. x. e( U+ Ff(m, n+1)
% r7 O! A2 M! j2 `. L1 H F. P' ]; gout = n+1;, e( u$ d1 ?6 [: I
for i = m:-1:1! z h3 X$ H# T2 R$ @
a(i, out)3 D5 `- _8 ?: u8 L- m1 _% y& P' D
out = out - a(i, out);2 ?' l) @, l* N. u5 a
end
( h' b& ^2 n, B' q0 s( U4 l+ n# K( i; E" a
解释:
- R) N% p4 |, V* P0 P6 X6 R7 O2 J) p! {: @
1.数据结构:
1 c" g0 u7 j7 d, H4 U* F. q2 R2.n 是总金额,表示问题中的目标。9 _ ]: I- a1 a8 p: L2 S3 P6 o
3.m 是阶段数,表示投资的年数。. Z. x; M9 T* z4 U& K; T
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。
& ]! A5 s6 Q* F' r3 }7 B+ m: d) x3 p5.初始化:4 K$ ]( A: O' b
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。
4 Z' V6 {. ] m4 @! T9 Q9 L7.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。& x# M% Z# m/ ]4 G) H
8.动态规划:
5 J* I1 N6 b/ A" T; w) K( r9.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。5 Z$ T6 o$ x; ]5 m) q, e1 X3 x p7 d
10.外循环 for k 遍历阶段。
8 X! o6 a s, F v1 h: a- u11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
2 L% x% z+ v0 X& f0 f, s% D# ?0 L12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。0 A3 {, g& |! U t* }& m- V
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
' q9 b# X' L& B$ C5 F, V. h. x14.输出结果:1 e- o! R$ Q) x5 h* i: u9 t1 `
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。' X' O" M& S- k0 r: g) F2 F8 O% F) C
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:; K$ O2 c- N+ ~
17.数据结构和初始化:
: C r7 ], _* W' b' a! @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。* \; M+ {2 ^$ Z# Y
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 F0 `+ y8 B/ E' e) [" l) W20.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。) f* q; Y% `6 Q1 H6 C
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。$ q0 }! z; `% P! ^ L# R) J: B z
22.动态规划过程:
2 G& W+ l/ y; O23.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。
& o; o8 p6 x' _24.外层循环 for k 遍历阶段。
7 Y! G0 g% X4 |25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。 P9 n4 V3 U% v: H* \
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
" \5 E) ^" c6 j0 b& G' ]3 y27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。2 D' K0 r8 N7 r* r* W# R7 a0 b
28.输出结果:+ q8 o3 U! F1 U M" P
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$ v/ T7 \! A* z5 U% t1 Y, m
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 N6 U! s+ H9 m! P. w0 t6 B6 C31.输出每个阶段选择的投资量。
& h# N4 v; S- V7 F0 W# N6 ^ l: R( I+ J$ V
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。
. Z7 P" Y* A( [; L9 D; X; ?) [! F
$ v/ x( p0 ^- w4 e) y; W" [) ~# ]8 k
. k3 D6 O5 B2 S
& Z: G: M) l6 r1 t5 f; y' ]4 ^# H% A) `1 k4 I
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phase.m
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zan
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