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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# s3 n; j# T' F: [- k5 J3 N I
wfcreate (wf=temp) u 100, [4 K: K0 B0 ]- B+ v: y* l, p
4 ] p7 |, ~3 A- ^5 l5 h9 K
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值9 F& ]; I\" t U
scalar m0 y& v: @+ F# ^0 g- W3 l
scalar n1 n/ i* `\" Y$ Y0 u- W6 U# h
m=-100+200*@rnd
+ f/ M V0 A* J6 n' }0 |' |
n=-100+200*@rnd
0 j8 x! U* R- g; H2 A8 n
2 |5 Q; E9 J8 `- u9 h( o9 {$ ?# o0 d
'定义关键的几个变量# f/ m7 v+ d. F0 Q
scalar jw=0.999
' k) @1 x- ~) w+ n. r$ p9 t\" H& U) T
scalar torl=0.001
3 i8 P* ?4 n0 v/ W6 ~
scalar f0 '最终函数值
; U) w2 v- C9 O4 z' w. j2 P
scalar f1 '旧函数值( B0 p# g\" p; B* [
scalar f2 '新函数值6 \* |9 L; d$ Z% m- C
scalar delta '新旧函数值差异\" ^1 M. f/ W3 H
scalar temp1 '扰动后的自变量1$ O# b3 N$ _5 }8 m3 C5 t- |
scalar temp2 '扰动后的自变量2! s& w4 l, T2 _3 H
scalar tc=0 '记录降温次数
3 C7 b$ M* H$ b
matrix(16111,1) values
0 t+ z( }' p4 ~, i( B
% g9 V' K4 R\" M' ~& O$ x
'设置初始温度
/ v z4 U/ ?4 v/ G7 N1 k
scalar temperature=100002 O; u9 b* |/ A/ _. ^: @
, S6 l b% d9 A& Y# ^
'主程序7 F! J; u, j% D+ L
while temperature>torl$ }( \* x! k+ b4 t
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值% E9 S9 Z: `$ j& d/ S( p) j
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动( T. g. S3 ?. Y
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值+ |5 G: F8 a: S. F
delta=f2-f1 '比较函数值的大小9 g Q; C- P2 D$ A
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的- u: N/ [+ @# B& o5 z
m=temp1
, _( Z. d1 g5 h! o\" B, U( w& r
n=temp2. X) G3 l E/ i
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值* B, p4 K! Y3 X2 x/ Z5 T
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then/ x* |2 O+ O3 S* g
m=temp1
% _4 V7 C! S8 E0 e
n=temp2
# g0 _\" i0 I\" y) g4 K! n
endif7 `! w2 A\" [2 ^
endif
7 \6 V; A! X$ P! T\" X6 Q- E7 Y& C
temperature=jw*temperature '降温/ d w' R* x6 k\" V; e
tc=tc+1
$ @! [5 F& b: k! X3 h) h& }
values(tc,1)=f1
6 [. f* n3 E$ w0 P1 g z+ @- B
wend3 Z9 |! w; m! T$ w$ f9 f
call tfun(f0,m,n)
' O. @5 Z+ I: I# w- c\" r
W\" v4 `3 D- R7 w
table(4,3) result
4 Y+ ^& e3 L/ D7 U5 S! A* e
result(1,1)="Optimal Value"8 w% \6 i$ u+ ^ H
result(2,1)="Variable1"- B% O) X4 w/ A\" {; ?+ h
result(3,1)="Variable2"
7 ^( ?3 w9 Y. p
result(4,1)="Iter"1 }' ]9 \/ F8 a8 d' h5 N
# X\" J: X6 [0 }3 _1 O2 K* k
result(1,2)="f0"
- }( K% t3 P3 G( H! S5 h1 F
result(2,2)="m"\" l+ v' C2 Y6 \5 Q
result(3,2)="n"
P/ }4 p d0 z7 j$ H
result(4,2)="tc"
b1 ~, u6 r. I' K: c1 d1 M
; M e5 H3 e2 \ M2 Q' v
result(1,3)=f0
; o: y# X3 r- l9 D8 g. ^) j- }\" e
result(2,3)=m
, l; S* R/ z' ?1 U* s
result(3,3)=n
6 v\" W- ^6 K5 R. c
result(4,3)=tc- | n X6 `; l) v# L h
% D( G- ^$ w$ I/ s% u
show result
4 M. @% ?7 R1 H) R! P* D6 g2 k/ u7 u
show values.line+ g- g ]: D2 m P8 _' S
\" h0 I7 m, _6 ~% ?6 H
'测试函数
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)8 E: p; B' K! ~# f
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
: u3 r1 x! B# ?8 e
endsub# [6 Z# T- U\" r9 r4 P
E: e5 ^/ T: G6 a1 M4 Q( Z
'领域产生函数，使用高斯变异0 r3 L) _. |( j
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
8 R5 k' M0 t\" N8 U
p1=q1+5*@nrnd
( s8 ^; T7 H7 C2 ?5 q
p2=q2+5*@nrnd 7 Z9 W8 C4 W, y7 A
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5 k/ @( {: X, s* Z
p1=q1+5*@nrnd
0 O4 \$ C# R! B x\" ]; G
p2=q2+5*@nrnd 3 x: k( o4 |: l
wend
# d- D! p) j' C) w/ W: U4 H# u) T
endsub