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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
5 b\" l1 Y4 |, E) G' s# }4 }
wfcreate (wf=temp) u 100
O% s0 a3 _4 v: V3 I+ T
4 I5 s1 `4 V/ ]; w
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
{- }, I' c0 {6 P/ b$ c% s- N
scalar m
' N' z) C; ^( y) j& j e
scalar n7 |1 p w- `+ t( a! P% j
m=-100+200*@rnd
9 O( v8 P4 _ C$ y8 _
n=-100+200*@rnd
& E5 }5 e* m. s' M
# S! j* v; k o, n3 e
'定义关键的几个变量
6 ]0 ?; W/ E/ ^) ^* l\" u! m0 f
scalar jw=0.999
1 y# k\" h% A2 u/ m X% a
scalar torl=0.001* P7 b! l7 Y+ n6 d
scalar f0 '最终函数值6 C+ R1 _\" r/ [1 m% u! \% w% ?
scalar f1 '旧函数值
! A3 z4 ^. }# [9 T7 [+ Q2 f
scalar f2 '新函数值& M* Z6 s( S, B- A
scalar delta '新旧函数值差异
* f8 J @9 P$ V+ m2 B: M
scalar temp1 '扰动后的自变量1- P/ y& O\" }\" t- W6 Q4 k; C0 l
scalar temp2 '扰动后的自变量29 q1 }8 O3 ^' X2 j% |
scalar tc=0 '记录降温次数; \2 F. l0 A; H/ d; s7 w
matrix(16111,1) values
/ `' ^1 a/ s, g4 `5 ~\" `2 p+ M
' D1 e- t% }- s
'设置初始温度# m\" X$ {5 T. v0 o3 W, @$ _
scalar temperature=10000
3 O2 f1 P* Q; q& {. @- g5 g
0 t: j o) K8 b
'主程序1 X9 C8 R3 z; s8 d! x# ^\" L8 L
while temperature>torl: n% E8 |0 g- |, l2 Q
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
# a5 G! u) I3 ~# M1 n% Y
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
7 ]\" q% a) p. m
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值) |, `! {5 {+ Z5 s
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
5 z. h4 H. B( n; t- x$ }* G
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
. X l0 ]* L9 f\" c9 }4 O/ A
m=temp1
0 C* o! m5 v2 {6 M; e; H
n=temp2* G1 h' J; r6 I
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值% g* ~3 P) [8 t
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then( s) i! Y8 a4 P0 v
m=temp1: q1 S4 `% B5 h4 K( p
n=temp2' L' c7 D* E! N
endif
9 L/ i, c7 \$ g5 R; `+ Z3 w5 F' _2 @! c
endif- J/ D. }( q( `% W
temperature=jw*temperature '降温! n) [0 C# ~& w6 y
tc=tc+1# H7 E4 _ r. C\" j2 T
values(tc,1)=f1
/ w; X0 D: r# ]+ Y. Y9 t& H\" u
wend! y* q, i9 X0 E. e, A& x
call tfun(f0,m,n)
+ [5 | D9 ^8 s3 K7 O
0 |. d( t4 e( P5 J, o
table(4,3) result% U/ C6 E/ w: R7 Y\" p/ P% R
result(1,1)="Optimal Value"/ v7 \5 M, ]+ j' M% O' c
result(2,1)="Variable1"( F/ L6 g8 d2 t5 ]) [2 y8 d
result(3,1)="Variable2"# J: r' c! u4 u5 [4 C4 x# D
result(4,1)="Iter"
- {3 ^$ x' ?- k8 U
; f, T+ |) l) S( ~; G+ G
result(1,2)="f0"
7 Y( s3 X3 \9 y0 r
result(2,2)="m"
; i* E/ }0 ]% [7 b* \
result(3,2)="n"
3 P8 [& W5 Y. u* D) m
result(4,2)="tc"
2 O8 \, M' [2 f, e; D
0 W5 _- F. o. Y4 k) w
result(1,3)=f0/ k5 `4 m R5 D, W
result(2,3)=m- {( @/ t) N5 J7 |, d/ F2 k- }: O
result(3,3)=n
: [# j8 B# ~+ }* I
result(4,3)=tc
8 c! u: H4 z* a4 }
$ s5 x! Q* N2 H. |. \7 N' W
show result
* h- }' h% G. N. I
show values.line$ A6 C6 x' L$ \, N
8 P+ ~2 i# z0 h! Z& t* @
'测试函数
& g8 v: s\" }\" R# q\" g+ _0 h
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)2 I: P7 Y; e5 T: s& X3 I; D! Z
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^21 B- _1 b- r* n1 A: m; F
endsub
8 d8 W* _4 q' L5 B7 F
5 ?& a. K5 @$ B& p* D3 I! k
'领域产生函数，使用高斯变异\" P, a9 P+ |$ d6 k/ V! k4 _! q0 W5 O
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2). K. I) a& S& N+ O1 T2 G
p1=q1+5*@nrnd
: Q- N0 a/ n: q0 r4 m
p2=q2+5*@nrnd 5 A) J$ X+ E* I/ `4 h\" V) g
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# Z\" e0 F1 v+ o) t& Y
p1=q1+5*@nrnd
! v( ~5 U7 G5 h! b/ |2 M# X$ z d( s
p2=q2+5*@nrnd 0 Y$ M/ u: X/ |- R. A! h5 b
wend
* K3 A0 f' r\" d( K. V# X$ P
endsub