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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
' X3 s$ p, x\" c
wfcreate (wf=temp) u 100! p3 }3 O ?4 \4 {7 O
x\" G$ {) C, S0 p! k5 W5 N+ l2 @
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值 K2 @\" [ C. `\" \1 V7 N
scalar m
8 I- [ K+ L\" G2 D! _4 f. k
scalar n2 z G9 w\" S9 W1 u
m=-100+200*@rnd; h/ Z; D5 \. _% l9 r
n=-100+200*@rnd
3 Y0 m$ O5 h5 p9 n
' E' |8 c3 i/ t. B. o- G0 ]. e
'定义关键的几个变量
2 v: I9 U/ N7 x; ]. ?
scalar jw=0.999
1 Z2 G( q8 B& d$ O, C\" E
scalar torl=0.0016 J# `- J; S* `
scalar f0 '最终函数值
' |' i. h% I( v( c7 E
scalar f1 '旧函数值( j7 [% S8 }( H( u; I$ d
scalar f2 '新函数值* `! E$ j2 j8 s( X. S
scalar delta '新旧函数值差异& X1 m* Y9 k& @# B4 b2 c/ y
scalar temp1 '扰动后的自变量1
+ j5 |9 _' h4 i( V8 i L
scalar temp2 '扰动后的自变量29 m8 f% e4 V. V. A2 [& P
scalar tc=0 '记录降温次数
\" Q; M( q/ J8 n: _) D9 v4 ^
matrix(16111,1) values
! N; x, B2 W% m0 f\" L5 V5 i+ F# i
- t\" y2 V2 D/ L9 g5 [/ w! t: D
'设置初始温度# x: N* r/ A8 w* c. t% o& _' ~
scalar temperature=10000; E5 r2 e4 Q/ S( X3 H, F5 T, ~
( V* Z! s* C- h3 o' T- ?1 j+ v
'主程序
1 \/ e X: I y
while temperature>torl
/ W\" H3 H6 e. N
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值( P/ V/ V8 `/ u6 O\" C9 l! w
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动1 c- o' b+ N, y7 s+ l: p: S
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
. u7 |( ?1 B+ P x9 b! `% m
delta=f2-f1 '比较函数值的大小3 t- s/ w6 |5 A$ n8 U! {
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
3 A9 Q, J4 @) W' d\" }% k\" T
m=temp1: |# D( R! E' l K9 Q* t$ X. p) s
n=temp2+ P9 I P) c1 U- v
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值% W) {: B1 U, A\" {
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
8 X1 J* Z; F; `\" t' \7 Y\" `; y
m=temp1
4 Q1 T4 Z+ I2 ^* y( R( @: i
n=temp2
8 N5 O) F6 C: K+ T* W. | w3 Z* }
endif% J& U0 o! L, y9 |# h
endif
2 f/ O$ a p) | Y( ^
temperature=jw*temperature '降温
5 \2 G2 y4 C% v' I* k
tc=tc+1) x2 a2 G5 S2 ?& G$ z2 j0 n
values(tc,1)=f18 N- [2 L7 w4 p b+ @
wend
\" P( d\" i( Q# P\" t; d/ N% X4 ~& c
call tfun(f0,m,n)( [; [$ j1 `& A( }3 T! g; j
+ t3 N1 Q- w2 U
table(4,3) result9 `2 d\" [3 h\" B
result(1,1)="Optimal Value"
) N% d7 f& e' r7 i6 x' R
result(2,1)="Variable1"
$ r( L( ]4 ~. S/ N/ b7 f$ \( L
result(3,1)="Variable2"/ O/ F+ J$ B* S2 h1 O
result(4,1)="Iter"
) r/ F+ F% g& g* ^% ~9 \
( y( e$ _/ O2 ^4 c9 c5 P
result(1,2)="f0"' I W# Q& s7 M# y3 p6 N
result(2,2)="m"& M; ?9 I# s! q\" i% O- U
result(3,2)="n"0 Y' ^6 m; V: f
result(4,2)="tc"6 V. A: V+ M Q x& z' X% ~
\" M\" r2 D1 |8 w; W/ j1 f$ E8 }
result(1,3)=f0) H' q& P+ v2 a. U+ S
result(2,3)=m0 Q5 k1 } U6 J# e! I9 M3 E
result(3,3)=n2 O, `1 o8 t5 r- h1 U) A' f% G
result(4,3)=tc% g) M4 Q2 O\" k9 d, s# g, G% N
, F, k: U1 d4 S/ U+ u$ o5 `* r9 v
show result! T2 T0 M. R8 K0 Y
show values.line
8 D4 t# ]) P8 {0 X& J) V
2 i1 b1 A+ q$ W
'测试函数
' R4 }5 O- k* M\" |1 l0 p; q
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)6 s1 ]* V9 z% _% t0 N7 H8 G/ L; ]
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^23 _6 U! m3 ]2 P1 S
endsub
0 f$ U( u5 ^' |
3 V+ E6 b7 }9 M. r' p
'领域产生函数，使用高斯变异 r- Q4 x) `' T7 R8 @0 }
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)# _8 B0 v2 e; h5 q) |
p1=q1+5*@nrnd
0 ?2 F5 d) J. H9 ^
p2=q2+5*@nrnd
7 m- m; Y+ L I1 I% 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; f9 H9 m2 j& n, n5 A3 n9 }1 S5 {
p1=q1+5*@nrnd8 G% A& |$ ~8 y
p2=q2+5*@nrnd
/ z3 s5 q6 p; P: i
wend\" @ U e* d8 W- }+ r\" k* Q; d
endsub