在EViews中实现模拟退火算法（SA）

liwenhui

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。
+ m$ r) C0 e7 H' z. ]# K为了演示，这里使用如下函数作为测试函数：
/ O0 |) S; k- Z+ q, z

1 q' _8 t; R- u0 h- _8 ^5 u1 ^此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
7 p3 {  n) e3 ^$ S. D8 H
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
   $ M$ G\" ^% I9 q3 @* }
2. wfcreate (wf=temp) u 100
   & o  L& w7 ?8 b
3. . z6 w$ |0 F) K! ~\" |
   
4. '定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
   / g\" t/ R7 F; L$ @% t/ e: ]
5. scalar m2 y, l\" I, Z/ T5 n2 p. b
   
6. scalar n
   ) N) U; O* e* W4 N3 {1 L8 k
7. m=-100+200*@rnd
   8 Q2 y1 `' w0 S
8. n=-100+200*@rnd
   2 N  B+ f: r  g; k% s4 {5 v
9. \" Q% O( F/ I1 F0 o: O7 @
   
10. '定义关键的几个变量
    ) L! S. X: ]8 d6 `! ~6 n
11. scalar jw=0.9995 C  D1 T+ |\" J3 ]- b$ V: V
    
12. scalar torl=0.001
    0 F1 h6 s! M2 K. j( X3 Q
13. scalar f0 '最终函数值6 H# C7 z6 G$ S& @! t\" j
    
14. scalar f1 '旧函数值
    + Q- b' Q! Z' U6 }5 D  C7 G
15. scalar f2 '新函数值
    / V. l\" \6 V5 \  `8 P
16. scalar delta '新旧函数值差异
    # r0 m\" W  J1 F9 G7 J6 ?
17. scalar temp1 '扰动后的自变量1
    - N5 ~# R, O8 H\" c4 x3 J
18. scalar temp2 '扰动后的自变量25 o, y- P8 z+ x3 O* O
    
19. scalar tc=0 '记录降温次数  R) y$ W( I7 ~1 f
    
20. matrix(16111,1) values$ H& |4 X0 t$ N+ P8 z# c
    
21. 
    9 l\" c/ s) n  R2 h% w; O9 n2 q
22. '设置初始温度, f1 u1 [5 M2 y2 R+ {
    
23. scalar temperature=10000/ t\" N5 X\" f5 f. B
    
24. ) l& i4 p% q( O\" ~& F
    
25. '主程序3 a- M! A, ?8 d9 ~( `& j+ L7 u
    
26. while temperature>torl/ z* w8 b7 L8 \' |7 m: D
    
27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值
    * f1 g$ p8 n5 B$ A
28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动! x, V- f- J/ l3 e$ O5 g
    
29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值$ m\" t0 r/ U9 b( R3 Y
    
30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小- d  N) a( U! w& ?\" G2 @
    
31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
    - ~* |/ F. v; O$ V$ O
32.     m=temp1
    2 y2 `! j) O$ G* ^, g% n
33.     n=temp2
    ' S/ m3 a\" }6 T1 F8 m
34.   else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
    ! r. c( Y( I\" p% n  O* m
35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
    \" d  a, o; V6 P! C$ P. L7 H8 m, L
36.       m=temp1+ F, {/ K1 ?8 ?. a( k% W
    
37.       n=temp2
    8 ?. P% c1 G* T/ L9 C& ~7 b) B$ r
38.     endif
    $ t0 s. v9 J2 F* X- T
39.   endif7 |4 T  x$ v: i3 k) c# S
    
40.   temperature=jw*temperature '降温\" _: k4 j' i0 t$ e! {( H. @
    
41.   tc=tc+11 d5 T' \5 N* n  t8 O: ?; u\" s5 Z
    
42.   values(tc,1)=f1  ^7 N0 F# a. ]! n
    
43. wend
    2 s$ s& B$ h& L0 u
44. call tfun(f0,m,n)* h# {, Z' D6 M) }% o, m
    
45. 
    . ?; ]& I# Z# ~, h\" E4 }+ A5 n
46. table(4,3) result
    6 f\" K# E7 z2 S. h6 L
47. result(1,1)="Optimal Value"3 {7 |9 V& T) l9 p) U& f
    
48. result(2,1)="Variable1"
    4 T' Y* h1 X! j\" u( ^! g9 r) h
49. result(3,1)="Variable2"0 Z6 e/ M7 b7 L
    
50. result(4,1)="Iter"( v3 [: R' ~\" X5 Z1 x% m# V! n, t
    
51. 8 o: {% T9 G/ ?; \3 U: T# Z  A
    
52. result(1,2)="f0"/ k( U) q3 U* W
    
53. result(2,2)="m"
    - K- c7 U( X) i0 z$ e2 n0 \$ y
54. result(3,2)="n"
    3 v( o1 Q* L! K* g8 r
55. result(4,2)="tc"
    + M4 P\" T  T' a8 i4 F. \  U
56. . H- |$ w; s\" Q7 C+ L  B8 i) I: x9 Q
    
57. result(1,3)=f0
      p7 k& c; z* C( X3 x- v8 S
58. result(2,3)=m- w: Z% L  u) k2 f
    
59. result(3,3)=n1 i) N1 ^8 v; @, ]3 [% x$ p; ~- S
    
60. result(4,3)=tc+ [2 |7 d' Y2 F4 m# b
    
61. 
    : r1 [& m8 @7 K/ ^1 `2 o) s
62. show result+ C\" p/ c- s2 Y' C, k  _
    
63. show values.line+ H4 c: o3 c0 X9 e! H$ x
    
64. 
    + L1 B# |: r* D5 h  X2 X+ f2 l1 J
65. '测试函数
    $ l2 q% R* p6 U3 d* a0 w. k; r8 U* B
66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)+ \) b8 L' M$ i7 v
    
67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
    & i8 e9 z2 x( a2 p2 c( W1 Z5 b
68. endsub* |5 O' B  G$ W2 k: {: _8 P  v
    
69. 2 a/ ?$ `\" t. k- u. ^) v) S
    
70. '领域产生函数，使用高斯变异) r* D. h3 S% q8 u6 {& h
    
71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)0 B2 B3 x\" O6 C0 I# A1 _  {
    
72.     p1=q1+5*@nrnd
    8 K. b1 q0 x) g' n' L3 U
73.     p2=q2+5*@nrnd
    % E6 h\" a4 c$ a$ x\" y' D- t
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
    ; s$ L) C, v, ]% @) p, H; a
75.           p1=q1+5*@nrnd
    : _1 j8 A0 U* C' ?7 i2 W( {
76.         p2=q2+5*@nrnd
    / q& ?\" z+ Q0 l8 s% d. t+ p: K' D- g
77.     wend
    ) I8 [# P' e$ S
78. endsub

复制代码

运行的结果如下：
0 T8 _* Y- O% |
2 c" z; |0 j0 d* K5 E$ A
, J% D9 `$ L% b. q# n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。



$ g# K8 r' V! ^, s4 }1 O5 l- D0 p

春秋两不沾

66666
3 P; g+ T; g& y8 V; B2 a

浪漫的事

虽然长了点  但是讲解的很详细哦 ！

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6666666666666
: p" [$ f5 V3 }; y

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好厉害！写的非常的详细哦！