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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1 y/ I4 n) R r# t
wfcreate (wf=temp) u 100% }& J* t% s\" P1 y$ K8 a
9 n6 D& K- ?- X& u4 k! Q
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
1 c. m( ~7 x( T( K* w, o
scalar m1 o; r$ o! P3 d. C' u8 A% T
scalar n
1 k) _& E& ^* {: D% c
m=-100+200*@rnd
, h9 `3 ^) ?$ K5 a( q0 F h
n=-100+200*@rnd
( f\" t( K1 H3 s& P7 V( y! o
7 |# l: p% l, [, n7 J8 C
'定义关键的几个变量
0 b8 R3 G5 }0 r A4 U
scalar jw=0.999& s0 I% p5 Z1 i; J$ v
scalar torl=0.001
3 A$ ~4 D& @2 z: l, B3 H3 F8 }
scalar f0 '最终函数值
9 t; I+ A5 G; f
scalar f1 '旧函数值; G: d k5 R, M: R0 a
scalar f2 '新函数值
5 \! }' l j3 `
scalar delta '新旧函数值差异
: g# y, o. b8 X
scalar temp1 '扰动后的自变量1
# [+ O4 ~. m! v
scalar temp2 '扰动后的自变量2
9 L* ]- a& H; f) E- }6 G# s
scalar tc=0 '记录降温次数6 r5 Q$ D$ v$ \5 m
matrix(16111,1) values
% z9 [) J _% K8 Z) w8 ^$ [5 v
. Q6 B; h% O, ]% f0 v* q! V: v
'设置初始温度
$ ~. F6 G7 V; [+ c& z
scalar temperature=10000
1 ^9 |; y; m# D+ w+ }
$ N% P4 M, {+ |4 W! W3 J2 A
'主程序
/ w: Q5 f# n( y) J/ P
while temperature>torl$ Z5 U i8 O& M4 B
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值' b4 Y( F& ]. l7 [# s* Y
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动 c4 n- z6 F3 t1 i9 v
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
. i9 \3 f5 |5 V
delta=f2-f1 '比较函数值的大小/ d6 G6 i5 @% K0 C, q' |
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的; ?1 B- u7 |1 b1 p& T' R7 }2 J9 m
m=temp1
8 O0 G* s% Q) Y
n=temp25 Y' {- \1 ]7 k! ?$ u
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
) D: a( D* i3 q7 z' ?9 t
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then8 ]8 ?% ^, |5 T
m=temp1
' e( m7 Y* b+ k5 N4 x) b9 I
n=temp29 k; z( e' I2 f* \
endif8 S5 C9 Y( M6 W8 Y
endif
\" ~7 R5 k7 ~& N$ m: ~
temperature=jw*temperature '降温/ z1 b$ i3 M. Q [: E: t
tc=tc+14 Q. k5 U3 i$ ?8 x3 ^' C Z$ L! r. ^
values(tc,1)=f19 e9 _: |! k1 g% q\" y
wend
- }\" R) Y$ O: r0 ?* ^+ Q$ h
call tfun(f0,m,n)( Q3 X0 F4 O1 R8 I+ w
6 J; \. _3 @/ }5 }# p- P W. a
table(4,3) result/ S/ I# w8 q4 N' ]: F k' F
result(1,1)="Optimal Value"+ I0 q \: Q7 {( F% d
result(2,1)="Variable1"
. x6 H7 r; m& }3 a
result(3,1)="Variable2"
8 c1 m\" u+ j7 E- x* T6 G( k
result(4,1)="Iter"
, V6 r, g% ?4 ~
7 z4 r% D i! ]4 s% R\" f* k$ g
result(1,2)="f0"! S) E6 r\" f' m/ T3 b ^! h! M
result(2,2)="m"5 L/ X+ ^3 O- J$ {8 S
result(3,2)="n"1 a7 N# b\" U' }; m' u- E$ s& B
result(4,2)="tc"
1 _6 B) K3 o k) f
% @: B6 P5 F6 Q1 d: e
result(1,3)=f0
9 @6 [0 R$ k% V! `. y% {$ d' }* U
result(2,3)=m
/ C1 H: Z9 a1 A J\" d
result(3,3)=n
$ b6 M4 g. G8 k' a
result(4,3)=tc( Z\" C F: \; c p\" I, H+ T
: h4 p! F5 v- r, R6 h3 p* B2 e. U
show result! h' b u* j3 e
show values.line7 n\" f2 S1 g' i0 d0 B\" ^\" I6 S0 a
) W. f* t+ M5 ~ Y7 L5 W& X
'测试函数2 X. |, Z\" G/ ~* _' n
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
) T) U9 u) Q1 o' w
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^23 e) w; c. Y8 b% e* I y4 q9 A
endsub
7 X* ^- @0 M; I8 P7 o$ h9 G A
+ n/ R' v) Y7 n/ v8 l
'领域产生函数，使用高斯变异
/ n+ @\" A( i7 w
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)( a I& D4 R9 l0 f5 j
p1=q1+5*@nrnd) g& n: ]5 o4 Y8 k2 a6 q* ^2 f
p2=q2+5*@nrnd ( Z3 e\" v# i) `5 E! ^; `* v
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- n2 [' T; {7 z2 a R' S7 G9 }
p1=q1+5*@nrnd
h& P2 m% @! a. b/ P! I
p2=q2+5*@nrnd
X: g/ ~8 N% l5 A( F
wend7 L6 T% {. ]: h1 I' I
endsub