在EViews中实现模拟退火算法（SA）
EViews除了能解决计量经济学的估计问题以外，还提供一个编程环境用以解决复杂的问题。在尝试很多次之后，我在EViews中实现了对“模拟退火算法”，供大家交流。为了演示，这里使用如下函数作为测试函数：
此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
代码如下：'新建一个workfile，作为基本的运行容器，EViews的一切操作必须在一个workfile中运行
wfcreate (wf=temp) u 100
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
scalar m
scalar n
m=-100+200*@rnd
n=-100+200*@rnd
'定义关键的几个变量
scalar jw=0.999
scalar torl=0.001
scalar f0 '最终函数值
scalar f1 '旧函数值
scalar f2 '新函数值
scalar delta '新旧函数值差异
scalar temp1 '扰动后的自变量1
scalar temp2 '扰动后的自变量2
scalar tc=0 '记录降温次数
matrix(16111,1) values
'设置初始温度
scalar temperature=10000
'主程序
while temperature>torl
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
m=temp1
n=temp2
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
m=temp1
n=temp2
endif
endif
temperature=jw*temperature '降温
tc=tc+1
values(tc,1)=f1
wend
call tfun(f0,m,n)
table(4,3) result
result(1,1)="Optimal Value"
result(2,1)="Variable1"
result(3,1)="Variable2"
result(4,1)="Iter"
result(1,2)="f0"
result(2,2)="m"
result(3,2)="n"
result(4,2)="tc"
result(1,3)=f0
result(2,3)=m
result(3,3)=n
result(4,3)=tc
show result
show values.line
'测试函数
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
endsub
'领域产生函数，使用高斯变异
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
p1=q1+5*@nrnd
p2=q2+5*@nrnd
while p1>100 or p2>100 or p1<-100 or p2<-100 '限定产生的自变量范围在[-100,100]之间
p1=q1+5*@nrnd
p2=q2+5*@nrnd
wend
endsub运行的结果如下：
函数值的变化如下：
采用此程序找到的最小值为0.00216，最优的x=-147582,y=-0.155605.没有醉倒最优值0，但已经离0不远。
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虽然长了点 但是讲解的很详细哦 ！
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好厉害！写的非常的详细哦！
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