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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0 t3 Y9 q4 e/ m! y8 r* }% l
wfcreate (wf=temp) u 100, H4 L& a, m' s- k
- s [- o) u5 f U4 v
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
7 @6 P% F3 w1 X5 e) q
scalar m\" E$ f\" C5 V/ n+ {
scalar n
\" y0 m5 e, B0 [* ~
m=-100+200*@rnd/ _1 T- s& b- E& u F
n=-100+200*@rnd
4 a2 Z7 O9 l# S. z
- l; d$ T& D3 L1 j
'定义关键的几个变量- K) ]* h& n7 P2 ^, g$ w
scalar jw=0.999
$ ?3 |( A8 c0 w3 l
scalar torl=0.001
6 s8 [3 Y3 z; b9 s6 W8 ^
scalar f0 '最终函数值
$ ^+ q+ p3 F7 O\" }
scalar f1 '旧函数值0 W. F. [# ]$ z4 \3 E2 [9 [( L6 J
scalar f2 '新函数值) Y( I3 P- n$ ~, X; V- e
scalar delta '新旧函数值差异
! p) l$ m; q\" a* f
scalar temp1 '扰动后的自变量1
2 C9 x! o/ M/ @; P0 p
scalar temp2 '扰动后的自变量2
9 Z. ~/ R6 J0 U
scalar tc=0 '记录降温次数$ I. i9 k/ z. R y# j' D
matrix(16111,1) values4 d; X* E% R1 f- a# m, D0 p) }) J6 P
* ?8 `\" G, s6 d! ]' T# s# x
'设置初始温度
3 q5 v\" U6 }4 U! }( Q! S' Z# z
scalar temperature=100008 e$ b( b2 D; ^/ s9 t
R/ s8 W8 z\" K
'主程序2 K9 [* v4 Y# }, I& P
while temperature>torl, w, V l& e\" d$ b# N. H
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值. R* _ P- ^# l' W, U6 A
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动& n) T5 C5 Z. c( D5 W5 t
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
* D1 J2 C+ W. V6 \7 M8 m
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
! @) v& i- s* `; T* b( A0 Z
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
) `+ F- {# ]* c. n/ l; Q$ F* r
m=temp1) |! ]2 G! N2 W' V- ~
n=temp2
& o3 ]1 T; i\" V* z S
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
+ p: g& m9 ?8 U\" g* ]\" t' F
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
/ G7 R( V7 K- c
m=temp1
; j3 v5 U# t# A8 N, q
n=temp2 [7 d% a7 P& m m% C, s8 t2 L
endif, p' \8 \6 ?3 G: F2 S5 X, A/ s
endif
8 a% k: P. b& L\" B( | Q- c
temperature=jw*temperature '降温- H! p- L: O w\" ^
tc=tc+1
; D\" F/ s+ o\" H T( r4 f1 t
values(tc,1)=f19 ]! v. Z r5 |. Y% M, ?- W2 L
wend
$ T4 V8 L\" G# @# L7 k E6 n: ~
call tfun(f0,m,n)
: j: h& r- u! W4 f1 x
9 w0 n1 ?- \- O8 Q\" t
table(4,3) result
1 n! x% ~7 F/ X8 h. r8 k) p# Z
result(1,1)="Optimal Value"
( O4 q& P\" G! N8 U: I: O
result(2,1)="Variable1"' e& Q\" i4 \; j2 a
result(3,1)="Variable2"' e0 T Y\" t7 N+ G7 t9 v
result(4,1)="Iter"+ b1 ^8 I5 k' B
' q1 W4 V! s0 M
result(1,2)="f0"& o( v7 _; s$ D4 m% ]) T% S7 x+ |
result(2,2)="m"2 j* [: ^, l# z6 W3 R& ^# u
result(3,2)="n" t+ t+ A5 V4 b$ `
result(4,2)="tc"
+ u/ r- v+ s% b) F- j! F
8 i9 S4 P. M2 ~; [- Y
result(1,3)=f0
0 S3 M, S C\" t0 D; I
result(2,3)=m' E2 g3 `2 z# ^9 Y* _+ z( ?# }
result(3,3)=n
0 u# L8 j0 }5 r$ c l) a
result(4,3)=tc2 o/ g& L4 A# o: g! |
5 V1 S2 X& q7 m) p& t7 `! w
show result& Z: d: T& p+ S
show values.line
V/ }8 k8 ~( z/ |6 D
e; k# P' A. x/ k
'测试函数
\" L5 {6 j- u\" g
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)$ Q% K2 E8 G+ M
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2% v/ i8 {/ l6 ^1 u
endsub
4 U! U# f4 A\" H4 O3 ? M
# i: Z0 ?6 V- [( N6 i% n0 G
'领域产生函数，使用高斯变异
$ x3 h, x1 D( b5 j- k8 N
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
, N, \5 c/ D' c: }7 E* y
p1=q1+5*@nrnd' m& q* c2 X; L7 K N; g
p2=q2+5*@nrnd
$ J, ~2 e) M2 ~5 @% V% T+ I
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( m& ^& L! M |- V+ Z% E
p1=q1+5*@nrnd) B) W }$ |: h\" @; \, S! l
p2=q2+5*@nrnd
6 T0 j5 X6 a8 Z4 M
wend) [0 O z0 |- L8 ?
endsub