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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。* p$ {& j, d1 V8 l% I+ w
为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
  z0 N; ~& _6 g% ~. L& b- B6 k( k
测试函数

8 N2 h* Z& f; Z! {此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
! {( X7 v4 R  B$ ^
% X, a8 x3 a1 W* i3 B0 j+ E5 D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6 N3 X5 T5 n, ^% I: M
  2. wfcreate (wf=temp) u 100# N- ^. n' i0 f" C) b6 J8 h& |0 \
  3. % G5 V7 Q2 k# c; Y. i; Y
  4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值
    ) y7 j. \3 h; G( q# J8 N
  5. scalar m: z! s( O, R8 j7 w& e; r) |+ L
  6. scalar n
    0 K1 ~9 {# D7 w- Q: t! |& m
  7. m=-100+200*@rnd
      Y  `9 [4 \: l! {" n- z+ H
  8. n=-100+200*@rnd
    * `4 c/ ?% s# {

  9. 0 f8 I1 Z" a+ ]6 P% G: d
  10. '定义关键的几个变量# y! p& }" [3 A' C) A, @
  11. scalar jw=0.999
    $ d2 j# x; l4 d2 A9 ~# |% ]
  12. scalar torl=0.001# r" w& ]! a7 O% E# l' x
  13. scalar f0 '最终函数值6 P  \; g- V: ^0 X8 ]2 \
  14. scalar f1 '旧函数值* @8 A, `; b. H  K  a3 d
  15. scalar f2 '新函数值
    % S1 S0 e$ H' l
  16. scalar delta '新旧函数值差异
    ' I- n$ _. m' M. B# H4 }; n' Q
  17. scalar temp1 '扰动后的自变量1
    % {6 @; }0 n8 o: [
  18. scalar temp2 '扰动后的自变量2
    # c6 g/ I* w) F
  19. scalar tc=0 '记录降温次数
    1 F8 S7 J. Y( x$ A' L  W/ x
  20. matrix(16111,1) values
    , X: j2 C% W, V8 c, a( G

  21. $ e0 [0 u4 O! K( i  D
  22. '设置初始温度
    / T6 A' `& n. I8 R# a  l. f( Z
  23. scalar temperature=100000 j9 G6 ?- U9 E; S8 \

  24. . X$ I6 w% _8 H( w2 h% B, t: s; S7 U8 G
  25. '主程序
    4 l4 f: x( t2 h5 H, T) f' R
  26. while temperature>torl
    8 V, N$ F* o, ?; y: Q
  27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值& A2 m; |+ L$ ]1 d6 H
  28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动5 h/ b9 A' L% N  c) O# b
  29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
    : {3 O& q; d8 v, c7 i( E
  30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小$ y& B8 I- U/ K; U& c
  31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的
    $ f( `/ P" U1 F, h
  32.     m=temp18 P# p9 g; G' r
  33.     n=temp2
    0 j  s; K1 X2 I, t
  34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值2 p$ R/ V: B( H1 L7 q$ Z  B& n6 |/ |
  35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
    ; k0 |, W& k7 x( @6 ~
  36.       m=temp1- t2 \( z' R2 g2 J7 @) c
  37.       n=temp2  `+ ~- z+ x9 a
  38.     endif
    & n& a+ p. Q" g0 u9 T$ e$ F
  39.   endif
    ! j7 G7 f. ^1 s
  40.   temperature=jw*temperature '降温2 i, Z9 r1 `5 H/ F, r- {3 N8 v
  41.   tc=tc+1; R  f7 E2 e: m3 t$ k9 H* q
  42.   values(tc,1)=f1# ]9 z) n5 n, g7 g5 E
  43. wend# `2 j; s- W5 V! }' f
  44. call tfun(f0,m,n)" y; A3 _+ u( l6 `( f+ ~

  45. . w8 X+ {; l2 w  S- u2 j  n
  46. table(4,3) result  [" Z) _/ t( _2 s" |! M( Z7 z
  47. result(1,1)="Optimal Value"$ Q' D5 F, |( u0 }' K  Y0 X, s
  48. result(2,1)="Variable1"
    % A* S+ B7 ]* \# @, l) Y) q
  49. result(3,1)="Variable2": p" U/ A7 _7 W4 y
  50. result(4,1)="Iter"3 @1 L1 M0 q3 ~7 z- K

  51. " F+ G2 l( i2 K; ^9 R
  52. result(1,2)="f0"3 f7 Y$ ^5 m- H: T" ^2 ^
  53. result(2,2)="m"& h. _2 E3 g0 w, S" p6 i
  54. result(3,2)="n") X: r7 P% q' m/ F. K" {6 |( l) N
  55. result(4,2)="tc"9 ?7 C3 u( Q  `+ z0 O5 ?* }! z

  56. ' S0 L$ N* D0 i
  57. result(1,3)=f0
    3 r. N3 H4 |+ F+ Q
  58. result(2,3)=m: G7 z: t3 o6 p
  59. result(3,3)=n
    5 y/ L0 P3 z, X0 r/ z5 [
  60. result(4,3)=tc
    + J  u" z6 o7 a' \: D
  61. # U5 g8 S" ~/ ^3 [
  62. show result. h* ]- x/ H* }7 S" a
  63. show values.line
    0 I1 y' |/ E: M) y8 r8 b

  64. , Z4 X. c# n* ]2 V! L; L
  65. '测试函数) F; w2 s0 C. z! E* r/ u: N
  66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)) d3 \$ }/ S9 @, i) N+ h
  67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
    . l/ e. G: T: t' x- z* |
  68. endsub
    % o; m+ F* j) |* t4 _
  69. ) E8 }2 O' Y: m0 F+ c
  70. '领域产生函数,使用高斯变异
    1 j; L6 o; R  P+ y" w
  71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)( \7 w- O' ^6 _: g" u
  72.     p1=q1+5*@nrnd7 y% R3 w8 n0 o5 \9 Y7 t( y3 G
  73.     p2=q2+5*@nrnd 2 h! x7 I& M9 v& a/ m: e
  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' A8 y- P% X+ w% A, m2 M: f$ u( `5 M
  75.           p1=q1+5*@nrnd
    7 X" D* f- k1 |9 Y
  76.         p2=q2+5*@nrnd
    ' u1 O2 r7 o0 r3 |
  77.     wend& ?" s. t% F% A! O. y( q
  78. endsub
复制代码
运行的结果如下:
" l0 D* F/ \  y* x8 P QQ截图20161116174354.jpg 4 w# U. R' F) N! o1 E- f1 [: _

6 Q, E+ [- m$ G+ Q2 E函数值的变化如下:1 E: {6 n0 J9 J0 Q* B' o
QQ截图20161116174345.jpg
  j5 V; t3 o- x3 Q4 m/ ~& q; Q5 l$ ?+ B2 H1 ]: w
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。
+ o" Q' x) Z! r( Z8 x+ e' c  H: }0 W1 C0 g+ ~2 Y/ J( @
4 x* X& G1 J: }3 M
& {5 z1 V: Y/ S" n; I; X
( u' R7 e5 r: f9 S

SAA.prg

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SA代码


作者: 春秋两不沾    时间: 2016-11-17 09:01
66666* |  Z, {) W( x& R

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 !
2 w. n5 R6 W% ?# k, _
作者: 715168941    时间: 2020-5-12 11:17
6666666666666
$ q3 J( e. ]6 ~  @  f
作者: 715168941    时间: 2020-5-12 11:17
好厉害!写的非常的详细哦!
6 |% o- d- h$ R




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