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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 S/ [+ \5 R( e. i) x6 I3 L
clear all3 G+ Y- a0 _7 [8 Z
clc
$ A$ i3 v4 K1 i4 I, z) N%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)( T% r! _0 u, m/ k$ y
%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n6 E$ q/ T# g! ~8 a! d
' y: S4 J: z7 \7 o2 |
%算法:突出阶段的动态规划/ V3 G8 ~3 l+ c# I$ e! P8 A
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n$ q; O* S4 m  Y, o! @( L4 d0 B6 e
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n " \# d: q. J" Y' a! z
5 Z* E/ K2 V5 P3 H7 z* `. D$ _" s
%数据结构  f) ~  W/ ]: A, Q  ~# s5 w5 X7 {
n = 7; % 总金额(目标)
6 D7 K, `7 A9 om = 3; % 阶段数(年数)8 Y/ X! e+ W3 L& ?
income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
/ g$ S8 j. l/ c* F          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
+ X- E  j6 n  J" q8 M          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
8 @9 k, F- e- A* H& df = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益! D. T" B2 w; M5 k
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
7 n+ j* E( S- Z2 x8 @4 X' Wf(1, = income(1, ;7 S5 o/ s; q' w' `$ F9 i& Y
a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
' ^, e, a0 x5 B
  l% m% O# G1 R* U8 H& P( l% 动态规划1 C. z% H$ Y' l2 l: c) d
for k = 2:m % 阶段; R3 y5 |. h% ^/ P. D
    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量: t) H/ p) }$ B
        for i = 0:j % 前一阶段投资量- T% S, W3 }  V! _! a
            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)
- c8 Q/ _6 t: h/ e" i                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);6 L( R0 `0 F! Z$ r8 x
                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量
8 p6 G% y& ]: A: }% C! P            end
+ l1 k0 l9 X; f$ q        end( v( f( t* J" ?  A) l' A
    end" X5 ^8 x) {4 O" F8 C
end1 X& D. G4 m; p# A5 q

3 `# T' u: U0 I9 O$ H% 输出结果
& r: e' U& k, V4 if(m, n+1)
: n, K& Z8 m  G) A) Y6 u, Jout = n+1;
: Q* z+ J# u2 ?1 E7 {1 sfor i = m:-1:1. L. p  Y  A6 Y! Q/ d: i  v
    a(i, out)8 F' X/ l: l, b! J$ ^
    out = out - a(i, out);& x6 G. T+ t: _8 a3 J3 r
end
4 l: n  X: {% l) q
1 b% ~( C1 h* R解释:* |4 W/ a* v7 u+ ?/ _1 W

/ q8 F3 C/ M$ t8 \+ F6 S; i1.数据结构:8 S/ r9 y; i7 I. ~  _
2.n 是总金额,表示问题中的目标。# ]. I' C/ ~  m" @
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
; ~8 V2 ]. ~- I: W. H$ t" @- f  y4.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。
" n2 c: O- x$ Y5.初始化:. A& F* H9 k) I* C8 \( ^
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。
3 m$ J/ @0 T) Z( o+ k: ]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。+ Y2 u& M" o, W/ T; |
8.动态规划:6 P3 }" ~0 ^! l4 U1 B( Y) G! K0 k* |
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。
! m3 O5 c( S0 j: j# w10.外循环 for k 遍历阶段。
# @6 N% O* ~" w0 H11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。& e  s4 {7 M9 b
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。$ l8 W% g+ u9 n
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
1 P) U3 @" F/ S: H6 c6 D14.输出结果:
0 ]8 v3 p. j! S8 m3 J( n15.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。
  w4 V6 C  u/ M16.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:9 I" U; P" s: S9 I! g0 Q$ u# A3 @) J+ v
17.数据结构和初始化:9 f$ j: |6 ]+ ^8 `
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。
0 |, ]/ X1 Q6 N& \4 O19.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。
4 p6 h- n. R& x20.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。0 r: N+ z0 v7 t/ K# K& Y
21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
  B/ Q6 L1 I1 u- z4 l22.动态规划过程:: w) Q( `& U' F7 _- Y
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。+ f9 I& J7 F- n4 y0 G9 ?% ]' k8 N  z
24.外层循环 for k 遍历阶段。4 ]6 X& g. t. e( }: {
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
. |9 i* _7 z$ h' A8 _: \26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。- G8 s. i: ]9 `- @2 E' J2 V) C' O
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。& O% X/ j" J% r$ s$ G1 M9 l8 \: ^
28.输出结果:
$ s1 n4 C4 p1 R! s! o1 ]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。# f+ `  u  J5 U- Z+ C& p8 I
30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。7 H; [2 O* k' O, X  c
31.输出每个阶段选择的投资量。% L. [0 n) H2 _  h0 R# R

7 s2 q% ^, w  A( ?% B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。
  T1 p6 x  j* Q0 \% S  w+ o7 W1 A- S4 j6 _( Q5 k' m& T( U

4 ~7 T. W: I1 j& w0 F! K" J
2 G  N% x( d1 @' t* f$ F6 j( S: }  ~0 V
: ~( e% L1 k. _/ R# z* c

phase.m

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