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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
( O9 c9 A1 @4 a- A\" k7 f
wfcreate (wf=temp) u 100
: e8 Y+ M\" \\" s3 o+ C\" A7 L0 F
7 P. i\" ~/ F# d' t' P
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值$ [0 w% X. ?% w# T1 u f* M
scalar m
4 z) E3 M7 V0 k) H
scalar n4 ?: d) U7 m. R1 k5 e y
m=-100+200*@rnd
7 G# V& i* ]: Y
n=-100+200*@rnd
+ p' x, q0 @9 V1 _/ L* S
$ r |. G$ W\" \. x. z- I8 e. _; F
'定义关键的几个变量
; X9 y1 F& f+ [, ^
scalar jw=0.999
& U$ u: v, \( q7 }: ^7 O
scalar torl=0.0014 f: t% ~! V& o$ E! m6 e) c3 x+ E
scalar f0 '最终函数值
! R; ~1 g5 e; }# o3 [
scalar f1 '旧函数值
/ o* ^+ K7 {9 x) U
scalar f2 '新函数值
) F* \9 _- R+ m4 j
scalar delta '新旧函数值差异
; v! F* Q, @. d! O4 c; g
scalar temp1 '扰动后的自变量1
% E+ T% v$ Z N$ S2 x' \
scalar temp2 '扰动后的自变量28 M' x7 _% R; A0 x( g
scalar tc=0 '记录降温次数: b0 C8 Z\" I. N
matrix(16111,1) values
- V+ i ^9 r$ I3 h+ |0 s
: P. \% i6 [, u7 K* s, b/ x
'设置初始温度. R+ r\" }; O2 Y; }
scalar temperature=10000 P/ @\" J& \1 o r$ [# o
6 Q; g) p3 y8 X4 N
'主程序
+ P( Z\" l Z9 w\" z% _\" S& I, S
while temperature>torl# ^' T! ~4 O) S, C3 s# r9 d) c
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
. l' @) K6 P% j. d$ ]$ ~5 F# v
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动- R p# e# g! w2 }# W) N9 p
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
8 w8 J1 j6 }2 c3 c3 L# Y
delta=f2-f1 '比较函数值的大小6 s- \# Q9 ^) W5 ?
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的) c6 i1 k. J- @/ r' A1 t4 X\" B
m=temp1+ U3 X3 ~# q6 X& i, k
n=temp2
9 |! w, D( u: t1 N c! c
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
\" ]4 K+ p) |6 n D! q
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
( A& L5 p H- k0 @( D8 k
m=temp1
\" D% ]\" I5 {* b: d
n=temp2/ \% `1 S/ b2 y! |9 z4 B% t4 Y9 d& U
endif$ F# j/ v4 u6 e' m- ]# H
endif
0 ^# ]1 d9 Q0 i
temperature=jw*temperature '降温
1 w: d0 J m. `
tc=tc+1
% R$ j- K3 S9 A3 Y& @% U
values(tc,1)=f1
' R. l7 ~6 t V& D( j
wend
( }/ u7 O8 J$ |& k
call tfun(f0,m,n)
. e! ?! c- u1 H5 o, U, P
7 d' S3 \+ F# O6 s( l6 t
table(4,3) result
# `8 U0 B\" Y\" v% Q
result(1,1)="Optimal Value"9 N- h$ _! F! h; c& o/ c+ Q! }
result(2,1)="Variable1"+ a3 m. V1 [% N6 Q\" F
result(3,1)="Variable2"3 I) K) a! o: M- \
result(4,1)="Iter"\" l6 W+ U' Z/ ^1 I8 X
2 S+ _8 X: y\" q! U4 y$ Q$ `
result(1,2)="f0"% T9 B6 Z! H/ A! M
result(2,2)="m"
% N- w1 E% C) e- D/ l
result(3,2)="n"- L3 u$ R$ Z7 e- f% G* M
result(4,2)="tc"
: u7 v$ _- ]1 T/ |6 g
2 |6 L2 q) }+ ^7 [, r
result(1,3)=f0; m, x, P7 j9 S
result(2,3)=m% E W; ^$ I- Y' m: R, j
result(3,3)=n# `: C/ Q6 v4 v8 c8 o
result(4,3)=tc
3 B' G8 M% x8 a1 u9 T0 m
+ S+ c/ C& P8 X4 P/ D5 N
show result. b+ Q. v( d\" T* A- o3 j; k K4 t
show values.line
; T6 n! r/ A' w! `% h5 \; l8 S
0 F) R) C) O* v9 V) W
'测试函数
6 y+ C+ o, J. W2 j9 U# ]# G5 P
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
7 F# L8 O8 j( ]( ~& B$ a1 P
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2; X% B# r6 v. `\" H2 v6 V\" g
endsub7 A* j+ v$ T/ X9 S( {
/ B `& e- {& u5 _
'领域产生函数，使用高斯变异
+ k( B2 X6 ?# B# J$ O+ N
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)1 i% m\" K0 [+ ?- q\" ^ D
p1=q1+5*@nrnd
$ z2 L, r1 j9 D2 U# m2 K
p2=q2+5*@nrnd + c; F\" q4 n( V0 a8 _
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
' O/ m: l* h2 t f. Q5 E\" w
p1=q1+5*@nrnd
2 s0 P8 [( e4 E* S
p2=q2+5*@nrnd + d( t# Q9 |: N9 T6 b4 ?- D
wend6 Y% j( {9 n# G7 w- k$ {5 v
endsub