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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- e* m$ W# F, I: U6 r2 p1 L
wfcreate (wf=temp) u 100
: j1 K- Q4 ? p1 h# p! l- W/ @4 ?
$ O0 v- q1 |& f2 F) u) k\" W\" y
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值9 ^6 O; f0 S$ b
scalar m
+ h2 A7 O2 W; r [5 D2 o
scalar n- |. @& A3 {\" e4 f# ~5 X
m=-100+200*@rnd/ r) S! ~! U( H- d; b
n=-100+200*@rnd
. N! t, i- f. ?3 r
8 M0 T, ?8 X5 Q. L% B: d! d* a
'定义关键的几个变量
) G0 ?% y' f, K# W' \$ R$ }
scalar jw=0.9991 t: T- L w! R
scalar torl=0.001
+ f/ T3 C! t0 z) ]
scalar f0 '最终函数值
7 G9 w\" ^4 Y; O\" C* w/ a
scalar f1 '旧函数值+ x2 y* H! N! S3 \9 o
scalar f2 '新函数值
1 O M/ ~9 |: q( c
scalar delta '新旧函数值差异 C1 ~8 m) x* |) L
scalar temp1 '扰动后的自变量16 a9 A9 v: M, T2 D
scalar temp2 '扰动后的自变量2 \/ i2 c& C5 J9 F* m: ^* c
scalar tc=0 '记录降温次数
8 z0 U' ~- y/ P( e: K2 ]# f+ x% b
matrix(16111,1) values9 ?' ?# n4 P: X8 S9 \$ Z
. Z7 i6 C7 H; @: r, A) M
'设置初始温度
v# B0 _* E3 I( `: D4 x\" o\" {
scalar temperature=10000
4 } T\" m7 k0 _( P6 ^' F
$ {3 h9 h$ ^% f7 y
'主程序* z9 @6 \: [% H\" ?1 M- @: u
while temperature>torl1 X; c/ H- ^) ]% ?# i
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值5 F7 I3 K% g/ \# S$ c) B
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动5 b( P, s5 ` K; q; Q7 O
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值9 O8 B$ @1 w1 \/ x0 ]( f0 K, N
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
; L8 @( T8 [$ Q. q5 l6 m' o
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的# i3 v( [1 `( D
m=temp1' R7 q7 ~! m0 N3 W* Y$ d
n=temp2/ D3 V% E- f! X2 |) F! E
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值4 I3 c6 r( ?1 C' `
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then% x6 g7 k; A. V2 N
m=temp1\" G& z5 M! B/ l6 z' T3 l
n=temp2
% L. b& v) ?6 B a9 V6 T4 p
endif
- f* j8 F5 q8 g
endif y/ @ v# M# {9 K: S2 d. J! T
temperature=jw*temperature '降温
6 e2 |4 |- f, Y& q9 T- K
tc=tc+1, [& b6 U ~. E J& t' M8 W2 K
values(tc,1)=f1
\" G9 B9 K. |1 M2 J
wend
, E* k# x: N& @ N6 d! X, b
call tfun(f0,m,n)
$ z/ R+ W: H) P\" S* [
% X# z! F0 Q% J5 Z1 T0 d4 e, _
table(4,3) result
+ x7 B/ u8 a# i' }% X+ h
result(1,1)="Optimal Value"0 Q! r2 O* ~4 z2 s: H! V
result(2,1)="Variable1"
- D/ d) H2 u( l$ O4 a
result(3,1)="Variable2"
5 _4 g\" s! ]% J% c/ a2 C; X
result(4,1)="Iter". U1 [: a! p\" X
+ W. v. ^, J2 W- I T) w+ d
result(1,2)="f0"& W7 J& f% z0 E, |0 @9 u6 s# [5 z
result(2,2)="m"' Q, E' l/ |0 V6 c' P
result(3,2)="n"
- t9 J( A9 D3 S8 J4 x( I1 K
result(4,2)="tc"3 z\" q+ o) e8 @- |6 S1 S
1 E* S' V, J* E/ P( x0 u
result(1,3)=f0
\" E- }( M# f* `: x0 t
result(2,3)=m. P' t/ y9 K2 e! [( s
result(3,3)=n6 ^1 M0 R0 m8 v
result(4,3)=tc4 X, ~, k; G5 y
2 o( N, O1 ^) k! Y- E) Y
show result3 b' c z! L! w( n! U/ l7 @
show values.line
$ I\" h: d$ \( y* ~0 D* ?2 j
# l! u# H2 v# m& P2 O
'测试函数* t' x; @0 j1 `+ e& ] ?1 e1 O
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)% u$ C\" q q! ^) k0 E3 x
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
j- q: R0 q4 e* l
endsub
: @ Y+ t\" o y$ B6 I
\" {+ @: }- ^- n/ P
'领域产生函数，使用高斯变异
8 s# y+ X i5 Y, C$ W/ q5 O1 C
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
' _$ y& K% ^7 w1 G1 \5 C* t1 b
p1=q1+5*@nrnd0 A: Y! t1 }4 e) I' d
p2=q2+5*@nrnd
2 U3 x. [( e& s9 \9 y0 C) z
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
\" [: g/ _. C) G, d; G4 R& I# o, q
p1=q1+5*@nrnd
, U8 L; p$ f5 l3 l3 R$ Z: J6 V5 M, Y
p2=q2+5*@nrnd
4 L# p8 d S+ ?: y4 I8 s
wend
- @( l ?8 j8 U9 H4 l9 m
endsub