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在EViews中实现模拟退火算法（SA）

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liwenhui

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独孤求败

TA的每日心情

	擦汗 2018-4-26 23:29

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[LV.Master]伴坛终老

自我介绍: 紫薇软剑，三十岁前所用，误伤义士不祥，乃弃之深谷。重剑无锋，大巧不工。四十岁前恃之横行天下。四十岁后，不滞于物，草木竹石均可为剑。自此精修，渐进至无剑胜有剑之境。

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发表于 2016-11-16 17:42 |只看该作者 |倒序浏览

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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
1 n3 V9 {+ ~. x9 y8 k8 i/ q
wfcreate (wf=temp) u 100' i2 \5 H) y B
) y) ]8 D4 F9 r. |
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值, c0 r; x) v# o; C; w& K
scalar m\" G5 k* Z4 ~3 B6 h, Z6 M2 {
scalar n0 H; E, l4 t& |- m& e, j2 k
m=-100+200*@rnd
2 j' S5 Z, o7 C* x! Z
n=-100+200*@rnd
* V3 e1 d8 Y* S
c1 t. f/ E7 y1 w7 P7 O% W
'定义关键的几个变量
1 ^8 A' M\" C' [1 S$ A9 @) B\" N
scalar jw=0.999' _9 u) Y( Z/ X, \
scalar torl=0.0013 M4 y/ _, D! l/ @0 M; b$ g% m$ l
scalar f0 '最终函数值5 K% \; F- |& J7 I1 _# }
scalar f1 '旧函数值# k( s& a7 r' z
scalar f2 '新函数值
5 [8 a. U( b% @ R- q\" p4 h3 [
scalar delta '新旧函数值差异5 L9 {+ U\" L9 z1 y! e5 E9 o
scalar temp1 '扰动后的自变量1* o- W2 E) x2 k6 ~. R+ y: k
scalar temp2 '扰动后的自变量2- m1 b8 t. b% F: r
scalar tc=0 '记录降温次数
* L& y5 x0 r M4 g3 q\" h, H/ N/ y
matrix(16111,1) values
$ U1 R9 V, \3 t0 N9 C
2 {\" J- z7 F\" S& P0 Y3 w7 s
'设置初始温度3 m( Z0 j* b) R5 @+ B
scalar temperature=10000: o' B( a4 L5 u\" p ?9 `# K: c
% ~( b9 i9 w- n
'主程序( y1 b3 M5 x4 b( K9 D/ D5 L
while temperature>torl2 g1 b/ R) W$ ? g; e
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
8 |- K2 Z# K6 d8 {. R- [7 f6 c7 E1 W
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
6 N$ C. `# a8 d8 s
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
$ W$ ~& Y7 ]$ v\" F0 R5 v
delta=f2-f1 '比较函数值的大小0 T* Y. L# @- z
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
\" R1 J; c8 E' y6 v: L% @
m=temp1
+ q5 M8 Y1 L) R- F- R9 O' Y
n=temp2
\" Z1 Q6 C) m, ^' W\" N, F* {
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值' O& `. H* |+ i% D8 z
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then' T8 G7 S( @2 o\" R ?
m=temp1
2 ?, c+ q: P- g) j8 e
n=temp2) n/ g5 B: Q. D3 Y
endif% d* }, L. f: U6 ~5 Y' S7 f
endif
% k' G$ R+ O$ i. m+ }/ t. R& l6 M
temperature=jw*temperature '降温* E3 [6 z5 j8 H3 q) t) | j; W2 K
tc=tc+1. }8 z2 t$ `+ O
values(tc,1)=f16 [0 a, l/ {1 i) `
wend\" c; o0 n. v$ Y6 d
call tfun(f0,m,n)0 i% X0 A5 w# M$ K: V5 Z
\" }7 n$ m% `3 v- l7 ]' T
table(4,3) result2 T% v# Q7 V1 C- n0 j5 x
result(1,1)="Optimal Value"9 ^6 ^& V, f( i% v1 J
result(2,1)="Variable1"
: ?% O3 o U3 r. ]& a5 o
result(3,1)="Variable2"
0 \' l( t4 s3 o: s6 F7 h# Z
result(4,1)="Iter"
6 k9 [- G\" \! V, h: E\" a
' c! O' x8 N, o) j/ s- E
result(1,2)="f0"
9 ~9 m0 ~( X+ g( E! Y
result(2,2)="m"
% O0 ^ G7 \$ v6 _
result(3,2)="n"
: r, `* J- k8 u
result(4,2)="tc"
8 I( w, s, t: Q% X; a7 A$ p
2 ? ?/ R+ [, M( W
result(1,3)=f04 n* T4 H7 f3 F9 f/ v- b% \
result(2,3)=m
$ b% F9 I; v* q; O; r: s
result(3,3)=n
/ ~5 b: e- a# h\" ]% v3 d/ m% @
result(4,3)=tc0 D: Y( t# N5 \& ]
: k% F% \5 X b& C- I
show result
( X6 U8 B; |0 r' k6 Z( e( r% U
show values.line\" X2 ]; e2 e5 t' U8 d1 ?, }, z
5 _* P2 \1 y0 g: ?
'测试函数7 N9 d7 y' O% v# a: j3 ^2 M, n
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y) a' ?: P+ V: T) r# F
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
0 n8 [0 P2 s+ E
endsub6 }7 K! x: \8 a+ n0 x9 o
. P! F6 W. ^ {+ U' @8 n3 {4 ~
'领域产生函数，使用高斯变异
3 r6 R! S( D# ]+ c2 z+ V& q1 O) G n
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
0 K1 k9 j5 _* t/ [
p1=q1+5*@nrnd$ _' a6 d7 _0 T1 [
p2=q2+5*@nrnd / c. w4 F; c, w, x+ c) y
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- U% |/ g, l% i0 K# T$ W
p1=q1+5*@nrnd
8 u$ H$ o5 j! q8 }& X' d/ {4 k5 b% g
p2=q2+5*@nrnd
$ i5 |\" |; g8 k( [/ D6 }- m& \
wend9 t+ n) I Q* t2 X, D! E
endsub