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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:
2 ^5 @1 V) W* i8 f, K' f$ P( `0 Rclear all9 h& F$ r- `) ?& d  Z
clc' A1 M/ X& P3 W0 M. P
%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
. d9 D' O. c' a# \+ O7 \6 X3 ~%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n) k$ P7 f6 V: ~! P& N" g

  J& f7 W9 D( }%算法:突出阶段的动态规划
  w$ B$ ~5 ^4 ]& G6 O& ^%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n
$ S: s# X* b# n* ?%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n
# o- q, S- [9 E# w& g% I5 V
7 c$ n) ]- f& Y# }%数据结构5 }+ ^* S7 W& D, G
n = 7; % 总金额(目标)
& l6 y. l' x7 a' u" ^4 Hm = 3; % 阶段数(年数)
. E1 n( m& J. h; b% jincome = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
# l$ Y* |- ?- t1 K          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;. ^/ g, s% \0 e$ [
          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
3 g% r0 g. u( i; U1 ^# z, X4 O: h; hf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益7 e5 M% K3 m& x" F( E9 Z
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+ K4 I$ m$ S& v" u" Y
f(1, = income(1, ;
6 q, o# q7 q6 h/ Q4 r# y: V  Ca(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
' ^6 f8 b2 V" d7 E0 m4 c6 k8 F! O- \* f, U1 G
% 动态规划' B" l. f. t  G; c
for k = 2:m % 阶段  P2 N2 X+ e' Y) r. e0 v' D
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
3 G5 M6 {( H/ w# S! U        for i = 0:j % 前一阶段投资量
; A8 g0 l$ z8 M0 o* y$ k5 @% ?* E            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)" l* a& I% c$ z1 W
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);! B  a3 M2 p* f! H, T1 h# e
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
. L) K2 z( r, D- B; p            end. r' G4 A; ^. B0 n5 [( F) ]
        end
/ o  V# N3 U7 `2 ?. t    end& e/ R. f* g! z
end
3 j' Q/ L1 H/ L. D, o, T. v
- M7 d, p/ [7 _7 ~0 ]0 i  q% 输出结果3 P# s' P( r" ^& Y
f(m, n+1)
* y2 @+ j, F: x* ^( ^/ Pout = n+1;
+ @2 N+ T5 e8 s( F) Jfor i = m:-1:1
" Q  W' F+ O2 e- W$ C% N    a(i, out)! j# W  J  w! F; h6 T; \1 W
    out = out - a(i, out);
6 f- Q$ }8 d8 P& M1 Jend' l! [# S0 y, X; G3 u/ g

4 v" Q  B+ i( \: E. u解释:# M$ u3 e, s3 ]/ m' X# M
8 R5 N% s" C- H) V: B  p
1.数据结构:
$ u' Y6 }8 ^; Y5 w1 V2.n 是总金额,表示问题中的目标。
1 ]  u$ F) |( D" [" t8 l3.m 是阶段数,表示投资的年数。% H# v* h9 ]7 O' }/ F
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。1 k3 ~- M( P. e0 K4 y9 o
5.初始化:0 s& h0 N8 w& B! `. r
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 g! [( [$ V$ p" h
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。
6 V9 Z) P) L. n8.动态规划:* z8 s% e+ [7 d/ z
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。
; C) F0 D3 Z  Y# M# Z, ]/ |# f& e10.外循环 for k 遍历阶段。
- ^. x) m; ]) |% _8 \11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
! A( S/ s! U: F! ~+ m% D12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
+ i" I! ~& T/ {) ~3 t" j13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。' w0 x9 ~5 b9 W! q
14.输出结果:3 b8 I8 o* o7 G; m0 t
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。
5 @7 q& T* B, G* m' w0 b# O* Y16.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:7 u' y/ I# J' d2 k1 C* L$ v
17.数据结构和初始化:2 L9 ]- c+ q4 X% 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。+ s0 }7 y, R: V) U
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。* T6 j  n( [- I0 P, T+ w
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。& l  e5 O4 U3 K" K
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。9 H0 A5 d+ G; U& Z
22.动态规划过程:" M: B" B# C. A$ \6 Z. U9 U5 C: j
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。
. J/ Z: o7 _, `24.外层循环 for k 遍历阶段。
$ N1 A1 \% ?. T  L/ V; V25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。, [  P4 i! n' B1 L
26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。
, B* t  C$ o" R% K8 a27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。7 u$ l* V! c! t0 c* q
28.输出结果:
% M! s. p: ~" G1 V" b29.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。# ]& e. ?0 p9 {5 E
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( y! Z$ c* v0 H) Y
31.输出每个阶段选择的投资量。+ L: i5 X. s* t- ?/ d

  R7 A1 R3 m3 `% j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。. D5 k# i$ C$ Z  c

: f" E% l* }) \. h- S. \" L+ a) H6 Z" R& H( V
' C8 K" x" A& E" Y/ B6 G1 U

5 X$ _/ M6 t- f# [0 C1 h0 t9 k! l$ f! P  ]  Y

phase.m

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