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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:
: E; I/ q) n& i; c5 C5 U) pclear all; Z' @6 s5 k4 N0 N. r
clc
) O: x+ D- N; P, ^  }%max z=g1(x1)+g2(x2)+g3(x3)
  @; N2 r' c/ f, N0 U%x1+x2+x3=n;0<=xi<=n
* k& E" y3 X4 L5 ]8 f  M
5 {5 b: b2 }" k& y0 U1 Q%算法:突出阶段的动态规划3 L, R  u2 W* k- M6 O
%f1(x)=g1(x) 0<=x<=n( ?9 K4 A, ?1 _& [- ]; i
%fi(x)=max{gi(y)+fi-1(x-y)}  0<=x<=n,0<=y<=n % X! J7 O# M" J9 P

: R$ a. w! S: B  @0 I  ]4 w%数据结构
/ Y0 [& @) t( G1 vn = 7; % 总金额(目标)
; }# H- n1 B6 S+ w0 am = 3; % 阶段数(年数)
' O, ]6 p+ Z2 w: O7 T4 }  W+ @income = [0,0.11,0.13,0.15,0.21,0.24,0.30,0.35;
- f: S+ {. O6 E          0,0.12,0.16,0.21,0.23,0.25,0.24,0.34;
0 H- [. u" X' q          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
( W+ a, W3 i& ]) P4 H8 Lf = zeros(3, 8); % f(k, i) 当前投资i-1最大收益
7 x: o1 D1 a3 I; X4 ta = 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
3 w" n1 f: O3 ~+ H( w! x4 w& j- Ff(1, = income(1, ;
4 A' B9 ^: Y- c" R: |a(1, = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];# g6 o& T0 |4 H1 [9 G( q
$ j7 u; W  H( i  @, I
% 动态规划
2 |, w0 a; H8 c2 K2 Nfor k = 2:m % 阶段
- V) ?  W. P4 N: Q, @    for j = 0:n % 到本阶段为止总投资量
* @* D& h/ N1 B) J        for i = 0:j % 前一阶段投资量
, i8 L. H# L' r3 h! c8 D1 H            if f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1) >= f(k, j+1)4 K' c& h/ f0 l8 I) E8 S
                f(k, j+1) = f(k-1, i+1) + income(k, j-i+1);
8 ]% P4 y8 h" T( n4 H5 K  S6 T7 Q' V                a(k, j+1) = j - i; % 本阶段投资量( b0 @5 x, D6 O2 m: s( {8 k8 g* @$ M( h
            end
9 v# H. X8 n; t( T7 n        end
. P1 @0 D+ y! _    end
# Z" U+ x5 r& P. u5 [end8 w7 M+ G% A2 @' p; M3 e9 d3 a

' E6 [( u+ n) r# R7 g( |- [1 h* }% 输出结果% g1 W$ Q6 t' o! g" \
f(m, n+1)
" {& l' j& E% ?; e- Bout = n+1;, v$ e2 }8 U& h  u6 ~
for i = m:-1:1: x5 c1 ]% \" p( e6 m& j' s
    a(i, out)
! ~- `8 l3 _# d* P. B    out = out - a(i, out);0 E  f3 k0 T* I* O
end2 U( ~$ B7 b) [5 w

! l8 e' H) W( t5 i3 w7 J; i解释:
! ]0 d9 f5 A5 P4 R  r  i' N# q- T8 ]. l1 b; J3 t. P, d2 q" {8 x
1.数据结构:1 h  V  w- d& D: A8 s1 ?* v- d
2.n 是总金额,表示问题中的目标。) R1 {* Q) k: D6 X/ S
3.m 是阶段数,表示投资的年数。
' }0 l0 T% B; B+ O% N4.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。
; H0 n8 _4 t; n0 {4 k5.初始化:
4 C3 j' }2 Q1 ]# b/ e6.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。
1 e; j* J- o) x& I" q7.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。; L+ s+ r$ I$ M. D5 B$ _
8.动态规划:9 b) t4 O9 \# F  d( P
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。4 X% W1 U, t5 R- g8 O) U, }
10.外循环 for k 遍历阶段。1 Q, b1 |$ u3 V" \
11.中循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。, S/ _$ [: X; O# G% W" M
12.内循环 for i 遍历前一阶段的投资量。" g* F( |6 N# W1 ^' n4 ~2 X
13.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。
7 I5 U4 [" \$ W5 B! ?: N$ H14.输出结果:
7 A! v  j$ a- a7 M- I4 Z% P9 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。- N7 H4 X4 T0 g5 y" I  A
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:" N- K, v* T$ s
17.数据结构和初始化:
* _/ X% q0 u- b18.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+ v9 @* P/ w4 A" B19.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。
/ c; [+ ]* c& g& M/ c20.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。
* B9 ^" Y; X8 l4 T# J21.初始条件设置为第一阶段的投资和收益。
! N. R  D+ a" i% U/ e1 }# `0 ]/ Y22.动态规划过程:
/ `3 _. ^% x1 d9 C23.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。
3 `+ \# J3 C5 W9 b* ^. ]24.外层循环 for k 遍历阶段。3 l, {4 b- @" H6 F' A
25.中层循环 for j 遍历到本阶段为止的总投资量。
: E3 q" g5 s& L& G$ J26.内层循环 for i 遍历前一阶段的投资量。4 [: g- z, w0 s
27.根据状态转移方程 fi(x) = max{gi(y) + fi-1(x-y)} 更新 f 和 a。& f' C; o# ]/ {. v3 P
28.输出结果:
( j3 h! D1 ~' i9 z3 H; e, h29.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。
8 ?9 c% P. ]- {5 M/ J- i9 e30.通过逆序追溯每个阶段的投资量,找到最佳的投资组合。
: [7 H3 _; y% Y" v31.输出每个阶段选择的投资量。
- o8 l7 s9 O6 h( R
2 T6 r9 ^* E, F3 J& b+ A4 |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。
9 w; W7 {. y# X5 C! g# D6 k5 M3 Z3 A( J
& b5 R# C7 V+ p% [7 O% B6 J

# i7 a1 n2 t6 ?6 e3 p" e( ^- F7 M4 |" m% T4 A# f9 o& W

; g# ^  o7 f( d7 y* M% R

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