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标题: 在EViews中实现模拟退火算法(SA) [打印本页]

作者: liwenhui    时间: 2016-11-16 17:42
标题: 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。* @. J3 Q1 b9 x+ d. r: d; V
为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
; r3 d; u1 X$ c+ o' E1 A1 {
测试函数
( e' a/ X( _( y% [4 o/ Q2 X# z
此函数在x=0,y=0处取得最小值0.5 d8 S6 i: v  O1 i' C* f

- ]' h; o5 Z, H7 T& `代码如下:
  1. '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& Q2 `- a: L$ T7 |( }9 K  b
  2. wfcreate (wf=temp) u 100
    % y' F( [$ h) {3 d! B

  3. ) |: y5 }+ v( `; b: K- m5 r' O
  4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值
    7 Q: j+ Q2 Z8 P
  5. scalar m( G1 S: G* T! @5 z4 H# l' Q* Q
  6. scalar n9 B: w) w8 _+ v; K1 g
  7. m=-100+200*@rnd% C  ?. n1 p1 U2 `
  8. n=-100+200*@rnd" Y9 V% ~, [* {4 G

  9. 4 n) J; a& K; q( i7 H( F1 _% c
  10. '定义关键的几个变量2 F: i& K9 K* D6 w7 |+ l$ A
  11. scalar jw=0.999  {/ }# j+ Q0 P9 W9 y, ]4 B
  12. scalar torl=0.001
    " V8 r& B0 ~8 f* u8 G( u5 S: Y
  13. scalar f0 '最终函数值8 u1 o0 Y+ p; ]+ }0 ^
  14. scalar f1 '旧函数值6 y# t6 V: i) \7 P9 C0 _
  15. scalar f2 '新函数值
    ' T& |) V- |% `, X
  16. scalar delta '新旧函数值差异4 _9 L/ `5 Z* J* M' l
  17. scalar temp1 '扰动后的自变量1( v* @- c# d" J6 [, O
  18. scalar temp2 '扰动后的自变量2
    4 a3 B) O. q% v8 I  Q- Q7 s
  19. scalar tc=0 '记录降温次数3 a1 w- M, b; H
  20. matrix(16111,1) values
    ( D5 ]  H9 X+ h1 Y0 t

  21. % G7 H# }- N5 @9 `; k
  22. '设置初始温度3 g  h; R7 k( y2 ~. [  ~& t
  23. scalar temperature=10000
      i- r5 Q6 \2 {2 ^1 a

  24. : |$ g; P1 ?: D
  25. '主程序$ ~, P  }9 t& _$ X5 H; o
  26. while temperature>torl; k7 t; f1 |- r/ b# H, ]5 q
  27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值, ?% d, Z- f" b
  28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
    . L6 ^9 a; O2 @4 x
  29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
    " ^/ b% P# e  V, M% ]5 V
  30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小" B7 `8 S# A0 ?
  31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的0 F  X9 T1 N# H& |: F. {
  32.     m=temp1, @& `: r$ |, ?
  33.     n=temp2
    6 P* E8 Z- n9 |: U! Y! m
  34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值8 l% `) T6 K! Y$ s5 }- H8 E
  35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then1 ]7 Y2 _2 ~; K
  36.       m=temp1
    % F! u: f' l& g( @" Y
  37.       n=temp2) l3 e4 H; V. ?4 m; a
  38.     endif" V, \+ a% v: W3 _9 U
  39.   endif
    1 w  S& s7 q: ?% [. C9 n( C7 Q
  40.   temperature=jw*temperature '降温
    ! h! m6 i# p1 N' z* h  J, j% Q0 t
  41.   tc=tc+12 ^3 v' c. I0 x* U# Y/ R6 z4 D1 T
  42.   values(tc,1)=f1
    % s8 j- e+ \, v5 m; i2 R+ g6 h
  43. wend
    & j: s; y  j# j; U$ b1 w( a
  44. call tfun(f0,m,n)
    & e5 u6 _( [/ b# u

  45. : X8 o' h  J& c
  46. table(4,3) result0 s' x/ `0 z; w
  47. result(1,1)="Optimal Value"
    2 U- n' D; w6 n, A' j
  48. result(2,1)="Variable1"$ ?7 \4 b8 y$ q2 g  e1 O: a
  49. result(3,1)="Variable2"
    ) O+ l' S) h7 o( ~8 U
  50. result(4,1)="Iter"" z/ r* B. F; r1 a* D

  51. , G2 _! T: O, o9 J- i! }" x
  52. result(1,2)="f0"
    4 q9 o, ?9 [+ Z
  53. result(2,2)="m"
    ; D, r+ z& v: j9 }- G
  54. result(3,2)="n"
    0 j- N: v, C6 h3 W2 G; U
  55. result(4,2)="tc"* K+ N  J; ~' J- Z

  56. ( q- O( I  Q- @+ R3 w
  57. result(1,3)=f0/ r$ u* X( K+ h8 Z! i, y  g
  58. result(2,3)=m7 ^. Q0 _; p+ [0 Z
  59. result(3,3)=n
    - y1 ^6 |+ k9 G, @$ h
  60. result(4,3)=tc
    & l' a: K$ F1 ?3 g
  61. * Y: v! a2 o0 S2 ~# z" B
  62. show result
    . x+ J7 H; C: f6 N
  63. show values.line
    + \, T# b7 w$ M0 A$ l+ O% {

  64. 9 m$ p0 T  d, k' n7 R6 D! }1 \/ k
  65. '测试函数
    + Z0 ]  W( R+ v
  66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y), O$ A% `/ @  Y
  67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
    ' o4 `. P! L, L* A$ S2 W( o
  68. endsub, U2 d& W; i. w

  69. # h, m3 X) [  E+ F! W, G
  70. '领域产生函数,使用高斯变异( d- H7 D# [9 Z5 q
  71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
    ! K% z5 M, B; W. a- [
  72.     p1=q1+5*@nrnd
    & K! \: [7 D1 I/ l
  73.     p2=q2+5*@nrnd
    ( d  B1 Z" V) I
  74.     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
    0 B8 g' n& x( w0 e+ {
  75.           p1=q1+5*@nrnd' F' E4 ~' P6 v1 V+ V
  76.         p2=q2+5*@nrnd
    * U+ S, e6 |$ n. B
  77.     wend6 H: m& ?) D' ^" [% v8 r
  78. endsub
复制代码
运行的结果如下:, ?4 ?: y2 r& `
QQ截图20161116174354.jpg
) H& ^. p( E& Y: L
% P% @- m. G+ S9 P6 h/ A/ M' K函数值的变化如下:; V9 Y* B) D" O
QQ截图20161116174345.jpg
: b% p6 ^) \. y+ A1 Z: \" K* L$ P$ s' n3 C; F
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。
4 w7 V/ t# g! ^  ]! `1 }
9 Y! Q1 S# B  {+ b* l: c& G: z. G' }( t( c+ r. e5 `& m, g

& C7 S. U) F" v) x
* b  M3 u5 w7 o  P- v% D& A

SAA.prg

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SA代码


作者: 春秋两不沾    时间: 2016-11-17 09:01
66666' S+ T# t( |  p- n$ _! g& J" o

作者: 浪漫的事    时间: 2016-11-17 11:24
虽然长了点  但是讲解的很详细哦 !
  c' l  u$ d! l% a: F' I, C' |
作者: 715168941    时间: 2020-5-12 11:17
66666666666660 S. v/ v& I0 x) }. N( V1 N

作者: 715168941    时间: 2020-5-12 11:17
好厉害!写的非常的详细哦!! E' |+ A* U$ t; N* ^% }7 @





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