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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$ o+ }# b! ?7 u; R+ W\" n6 {1 r
wfcreate (wf=temp) u 100
4 I+ M8 K7 c\" y% C8 j0 P
/ k9 ~3 n4 I) E8 C
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值. I6 |- b7 \% L3 ^0 p: B
scalar m2 |$ l8 N2 B. b1 L/ s\" y
scalar n
! m! b; @1 m+ D; t
m=-100+200*@rnd
4 [, d* _& j* c8 k5 [\" a& A$ z* c
n=-100+200*@rnd
* I- {4 e2 n+ w3 }& g% Z
' x# |7 _, d0 C( i0 u
'定义关键的几个变量$ `: D, n0 ^- }9 V
scalar jw=0.999; y8 d! Z$ J$ W& N6 h+ @: \
scalar torl=0.001) b2 ?2 s7 h1 M$ J4 U
scalar f0 '最终函数值' P3 F) v2 U$ f+ |5 F3 O: K* {3 t
scalar f1 '旧函数值
3 A! o' B$ F# |; P0 f
scalar f2 '新函数值$ v% i5 D$ J9 z, W: [2 M& v/ d# {
scalar delta '新旧函数值差异
0 Z4 @3 K6 u& i- E/ w/ P( M
scalar temp1 '扰动后的自变量1/ I4 r- ~! {+ @$ v! c% F( x& q
scalar temp2 '扰动后的自变量2
3 r0 q1 i4 V3 |
scalar tc=0 '记录降温次数
5 R( v9 M4 D- w ?
matrix(16111,1) values' q) d2 Z7 W- P8 f! B' c5 {
! C3 \* v! ^) h% g
'设置初始温度
D5 p\" y' D6 j+ Z\" |' J. E. m
scalar temperature=10000 e% w/ ~9 p* E$ R
9 [& N7 D% d6 g! ^\" N
'主程序+ e: A% l; N# l4 K7 a, Q
while temperature>torl
! L) o+ ~7 L. |$ b
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
7 I, j x4 y) \' _- `, M1 t) `
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动* X j& F/ i! I% x1 R6 ~4 \
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值5 S* r4 F5 D) x$ ]
delta=f2-f1 '比较函数值的大小) f: x7 |8 R2 ]7 O\" ?8 t
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
0 l8 y+ H\" ~5 {7 s/ V: p
m=temp1
. g# z5 G* z' A, J. U( F
n=temp2# V q% ?) M- g1 e- c; u& w
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值0 E( q( t T7 R4 [7 ?1 L! |
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
% d3 \0 D\" ~# Q& ~8 f
m=temp1
5 Y1 K) Z% k P' c
n=temp2
6 H7 P2 Z+ y1 y- j2 w! X
endif, [' C4 r# Y `. H. Y! g8 C
endif
( ?. ~8 C# C& g6 Z
temperature=jw*temperature '降温
3 P- _0 ^ m% [1 D: o0 K
tc=tc+1/ P* q! ]# j0 f) m
values(tc,1)=f1
& m& |: m* F: d3 g
wend
call tfun(f0,m,n)
, f7 m8 ?) m( M9 D X% [* g
& d, ]8 v- A' r: O% }
table(4,3) result
8 d1 ^+ F: B. ^$ W; T
result(1,1)="Optimal Value"
9 t. _8 ]7 e7 T/ [: {( D A
result(2,1)="Variable1"
7 r$ F6 y8 V# v. |
result(3,1)="Variable2"1 T9 w0 }2 O$ B S2 R% K( {
result(4,1)="Iter"9 }! h) ^1 B/ h9 y- a; |. E
$ |: {6 J7 p1 L, K9 w
result(1,2)="f0"+ B- X; t* q _8 Q. t9 v
result(2,2)="m"& ?; n9 B; `0 S ^8 Z
result(3,2)="n"( w& w8 P6 i% L, o) d
result(4,2)="tc"! |+ V; H; V% K- Y0 w
$ T* _- B2 W9 u, T2 V/ G x8 x
result(1,3)=f01 q6 l7 J) I\" ^6 g5 _# R9 ?
result(2,3)=m
3 X% r( j\" g6 _, H/ C1 p
result(3,3)=n
& e/ l. Y5 W- r
result(4,3)=tc
/ X) x1 f( |* N4 g7 L
# g2 ^, A# T8 q' ^9 x
show result
7 U( g4 t; `' D
show values.line8 ^7 d+ Z; J* V\" s2 L3 R( J
) p7 b. V' Y: O
'测试函数
4 l+ `1 w( Q1 n% t( v r) \
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)9 ]- w1 p/ t( t6 ?; r5 q\" N' Q2 J
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2. [/ U4 B7 t( b! p9 ?7 ?7 S' {
endsub
% g; t# d6 g7 p3 u5 v9 E& w9 X
& @9 a, L& C* |6 j; {
'领域产生函数，使用高斯变异
+ ^; S, i& c x, i- D
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
8 X3 m: ?; V+ H% u [
p1=q1+5*@nrnd: j+ @* S- B9 h1 I
p2=q2+5*@nrnd
# r5 r. Y( V; |4 H$ [8 v0 `
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
1 T\" ~; @/ b3 Z5 \) o# q
p1=q1+5*@nrnd
: e1 e9 i: S5 y7 e1 n5 E
p2=q2+5*@nrnd
, r( B\" J S6 ?\" w4 X8 H- Q
wend
2 ~# }4 A b# j) U
endsub