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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
c/ L: Y\" y$ n) N1 }' J
wfcreate (wf=temp) u 100; M4 x\" U. T\" x2 g# m4 {
\" A# J! A& ~4 J1 u
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
0 S0 v# w+ d5 |' K/ Z6 R
scalar m5 F7 q) P( _4 O! J\" z( [& h' i
scalar n+ {* Y8 ?. j) C- I0 @7 ]+ x
m=-100+200*@rnd8 R8 L/ j/ y1 F
n=-100+200*@rnd
, c7 E8 C' z& _4 \7 V: V n. i) L
2 B: O4 K' [+ z# x% H
'定义关键的几个变量6 _+ C* {3 _8 X ^5 c8 r. p( {
scalar jw=0.9992 f) F2 d/ s+ M4 A* P
scalar torl=0.001! b8 s, D% _% o1 P) Q0 n9 b
scalar f0 '最终函数值( b& w8 _1 G4 A+ ]4 L7 J
scalar f1 '旧函数值
2 r8 n0 d. U* z) N$ K2 i
scalar f2 '新函数值
4 R- t4 }$ C5 o3 z$ ~9 v8 U' k# K4 K
scalar delta '新旧函数值差异: B3 p# K/ u8 P' r( ^7 j
scalar temp1 '扰动后的自变量1: N* U+ o/ C: m' t/ K& Z9 _6 d5 E2 z$ x
scalar temp2 '扰动后的自变量2
' w3 ^% I6 v) O9 M P
scalar tc=0 '记录降温次数
* b* L7 D- `9 l# ~
matrix(16111,1) values7 W: ~# }2 x; t\" v6 @4 L0 F3 N) X
8 v3 Z2 I1 Q ^& \
'设置初始温度
; o3 @+ G: p: u; d! o+ k1 z, R
scalar temperature=10000% u9 t# [, c- ?\" ]
& {) ^* z. ^; ]
'主程序8 G8 H7 v- j5 i L3 c/ g7 q
while temperature>torl
% }, S0 R8 o& x4 ~8 b
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值2 Z; [; j7 c) Z/ F
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
% p+ S$ g\" L7 M0 y k
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值4 @& [) n; R6 v3 ~
delta=f2-f1 '比较函数值的大小3 h7 D' p+ a. p! G2 Q
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
* d ^/ R6 c8 c5 n h
m=temp1, J( g. P( K' O( D* i
n=temp2
2 b' A3 f& q6 \' @: d; H
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
8 I8 |! ~- i5 F/ T1 ~% I\" {
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
; Z7 @8 q; Z {\" `\" W: o3 E
m=temp1
. M\" o4 _$ t% O# `2 z& h
n=temp2
# `' g8 K' o) P. I1 r& a- K
endif+ w, P' _1 T! Z# v
endif: n\" H' m6 h2 p1 |( [$ [
temperature=jw*temperature '降温! \4 Q% |: E$ u) G+ x1 z* \
tc=tc+15 j9 d) n5 E1 T2 b, H
values(tc,1)=f1: `% E2 T3 X3 v
wend
7 B: \; {2 W$ u6 ~
call tfun(f0,m,n)) p7 M2 r T, g; ^
) d b/ {5 z. |* u7 a/ P
table(4,3) result0 q8 m\" K( r. ?: t! x
result(1,1)="Optimal Value"1 [2 c7 B! I& K8 x
result(2,1)="Variable1"0 m1 }$ O# e- A$ T* f1 K\" |
result(3,1)="Variable2"
) p6 p) K2 d0 p4 {4 z3 F* e: Q
result(4,1)="Iter"
/ U. C! }) G, \0 r8 d- [5 n) M
7 N\" w1 @2 s& ~2 G
result(1,2)="f0": R) H5 y2 W$ e/ `# O
result(2,2)="m"$ m7 ?# U7 R& U; G, a\" }\" w- E
result(3,2)="n"
# D$ n1 n1 L% q6 S
result(4,2)="tc"% t1 h2 v' x# a# U5 v9 X8 d
\" S }, J9 J\" m! t4 b. ~
result(1,3)=f0# v$ M( X9 w# e# c, ~6 d& s
result(2,3)=m
9 O4 B- c, L0 i0 t% U% c, Y
result(3,3)=n
v. C, ^' i: c. a; y0 x1 W
result(4,3)=tc1 P( x3 y9 y% n: E+ u, B
Q# ~* y. n1 I
show result/ G\" C( ^5 q+ x$ }4 G
show values.line) r- ~. |. S, g, ^\" W! I Q( L, A' Y
( }\" g8 p\" Y+ f- A5 K' v
'测试函数* }$ a. z7 p' k2 o
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
y* R* x: x3 \* j
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
; i8 C! ^ o\" {) r1 H8 V
endsub
; v/ C5 _! ^# [5 B2 Q
- `% {\" a \' O1 u/ Y
'领域产生函数，使用高斯变异
% n. t( c f+ @8 H: H/ d
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)- D\" R d\" m- y! {\" O- X8 m
p1=q1+5*@nrnd/ \$ `4 L o1 y! o6 ]
p2=q2+5*@nrnd
% K: H1 ~6 ]; t3 \) @
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
; }, r1 m1 z/ D3 [
p1=q1+5*@nrnd, e) E6 l( n$ w7 i+ ~: z' Z( t
p2=q2+5*@nrnd
2 T; I: p+ ?\" o$ Y/ S$ X
wend
% T\" ^; K5 D2 N, J' x1 _
endsub