查看: 10885|回复: 4

在EViews中实现模拟退火算法（SA）

字体大小: 正常放大

liwenhui

70 主题	66 听众	5198 积分

独孤求败

TA的每日心情

	擦汗 2018-4-26 23:29

签到天数: 1502 天

[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。

群组: 计量经济学之性

群组: LINGO

电梯直达

1^#

发表于 2016-11-16 17:42 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

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
% b8 g! f( h9 h# O/ l\" F, B
wfcreate (wf=temp) u 100* |: i) K7 n3 [5 b
9 L+ H& s# b6 E6 A4 V, ~9 D8 d
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值# _1 X U r8 ?4 \% W8 K
scalar m ^( K2 @+ @, s6 S4 L. {
scalar n
4 ?6 e# I; z/ N9 t1 b
m=-100+200*@rnd4 z6 {. a5 j& `
n=-100+200*@rnd( P) [( M, J) e$ ^
- R4 l8 [9 f\" ^. h& O
'定义关键的几个变量7 Q2 p0 `6 g$ u2 b1 F
scalar jw=0.999: u\" V& s- G* L! B5 C
scalar torl=0.001
) Y: U- c( v3 K5 }( V
scalar f0 '最终函数值! W* R1 Y) R\" x
scalar f1 '旧函数值
$ \; T0 |4 F( Z( `# j
scalar f2 '新函数值
' p3 u- }\" d* L( y$ x) e& s
scalar delta '新旧函数值差异
5 j. Y. E. Q% A6 n, D& X' Q
scalar temp1 '扰动后的自变量1
! e, {3 k\" k- c4 W& \) V
scalar temp2 '扰动后的自变量2\" p* K9 a4 G2 i
scalar tc=0 '记录降温次数+ s' r* E- X& P2 y: C7 S. }9 \- ^
matrix(16111,1) values' r. @! u f+ h4 F# a
% `7 \\" S9 \\" ]+ U
'设置初始温度! h; P3 V\" F g0 x9 r
scalar temperature=10000
\" l. y( D6 o% j s! ?/ G
+ i! ~3 `) Q2 `\" t
'主程序# l* Y i. R7 r( S; W, ^
while temperature>torl# U3 h; O+ `6 V, ]! W# E
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
- S( k; c+ F5 w/ v, G$ @* A# K& d
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动! R7 y+ g0 S) a r9 _* C8 ]
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值4 H1 N( q$ u# w- \* W Q* p
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
) D\" i* v$ @- r1 J) n/ ~% y
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的/ g3 r, G4 `8 p+ ?
m=temp1
! b0 e* D7 W5 l* G0 J( I) Q# x
n=temp22 x* J* ?' k, O% K+ c4 {8 q: q: C
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值4 g8 J4 ], a. c1 T\" ]9 R$ X
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
. Y% k; b; H4 `2 i- i8 C
m=temp1
2 b: R: A% |, [' a2 u: h1 A
n=temp2) P5 ?& r) c% K; |+ I5 p
endif: \+ K- E: M- I+ G- X
endif
# T& t# j1 m6 n\" U
temperature=jw*temperature '降温4 U& H0 z5 g2 k% f) H; H, {1 E
tc=tc+1/ G\" l# z5 q# _2 w
values(tc,1)=f1# d- d; q& ~' e3 Y0 ?
wend) q8 w; y$ `# v+ X
call tfun(f0,m,n)0 [ D1 ^3 H4 A/ z0 S
8 h7 A+ ~9 s) i- G. J+ U! w
table(4,3) result1 @ F4 A+ A% _; f% R2 {# c, m; g+ n
result(1,1)="Optimal Value"
- K- ]' t\" D0 u+ E
result(2,1)="Variable1"- C9 j4 _+ P( a0 k) R J* s
result(3,1)="Variable2"( M- `+ b, b! f# x- S4 y0 u
result(4,1)="Iter"
( p\" V2 d5 y( T$ t4 O P
( K* O8 ^# [) v+ S
result(1,2)="f0"/ w7 b' F: {- @+ s, D
result(2,2)="m"2 m* o' `0 d* s0 A( G2 d' X) K
result(3,2)="n"3 W( S( l2 |! T, B
result(4,2)="tc"
( x( {6 s5 w+ |9 H' c8 Q8 L9 Z
\" _) u\" T% i$ E8 {! t
result(1,3)=f0: y! b' w2 p; Y& h: K
result(2,3)=m
8 ]( T: s# ~\" g+ f. P6 w
result(3,3)=n
7 ^$ k% ^+ i1 C
result(4,3)=tc
4 t; q5 I8 i\" o3 m+ Y/ u2 v) L
9 b8 K( x0 s0 t0 X\" S( f6 e- x
show result
$ O! y& r* R\" f8 I5 P
show values.line
+ x5 q) X: i& l6 Q, z
2 a\" N* W* O) d0 l\" P
'测试函数 h$ h K J7 `/ g$ _0 ^
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
! b( r: L: l3 Y5 i' c8 Y
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2( v# l& `1 L4 A( M+ f6 R
endsub
. a6 a( z6 |) c: Y\" d, `: K5 Q
2 `/ `0 l Q3 |7 n. Q. l B
'领域产生函数，使用高斯变异! l/ c\" j7 n4 F, ^% r- k
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
! y+ {2 P5 ~+ A7 m. }- L5 b
p1=q1+5*@nrnd% s/ m+ |9 _; F# U- D
p2=q2+5*@nrnd ) N8 { {! R) {1 N1 G$ B/ r- c
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 l$ r2 z4 r2 X5 G% ^
p1=q1+5*@nrnd7 B- S3 B2 F! \. m
p2=q2+5*@nrnd
- n' @5 J5 b\" y
wend8 j; E# u! y6 ^9 A
endsub