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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0 m! Q: @ t* C8 w& L3 b
wfcreate (wf=temp) u 100
6 g6 {1 s6 ~0 S8 I$ m1 j. k, ]
$ l% L! J% Y& P: z# z S- ~
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
; ] y3 W, q8 E
scalar m1 ?, L! s E* R8 W
scalar n$ e! Q! N5 B6 V# d4 U; i& s
m=-100+200*@rnd) h; N/ W+ Z& X/ l. t2 p
n=-100+200*@rnd9 L, V2 V7 x7 P% @& S& g
2 s) F | a\" `6 P( f/ A& P
'定义关键的几个变量1 D0 ~% C2 e% U. d: ?
scalar jw=0.999' a; r* }$ W( C: d2 ]6 K( k+ F
scalar torl=0.0016 s0 k# N: b4 h- {
scalar f0 '最终函数值
7 C: E# C6 d! e# ?: t/ W
scalar f1 '旧函数值
1 m1 {( ~4 i- s$ L3 T
scalar f2 '新函数值
3 K8 W K) a% }\" @' u- G( @6 q
scalar delta '新旧函数值差异
}( E8 {! x8 y, Y
scalar temp1 '扰动后的自变量1. I& z# {7 w/ ]6 ?+ s
scalar temp2 '扰动后的自变量2
0 `+ v, x7 k- \+ a
scalar tc=0 '记录降温次数
% G9 V$ B! a5 q8 E$ W0 W
matrix(16111,1) values# H6 e* `8 U* v9 k) U
% Z. _) d$ C\" Q# g# P2 D
'设置初始温度
7 y( C( K; e+ L- ^, V3 W
scalar temperature=10000! Y1 [ g& V$ b X
) N& M7 c+ Z+ R& |2 s
'主程序
3 l; {; n8 r) D1 t
while temperature>torl
8 B8 i- _& Z- u O6 }2 B4 t
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
3 l. D* I1 n: T; O% W+ p
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动! D: m* ~4 K# L0 ~
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
$ o, b3 W' W! `0 u8 g! b h
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
; ]+ y( P! t0 S5 V2 p3 M6 V$ K4 w+ _
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
7 E0 l( U9 {( F7 S9 B' m
m=temp1
+ [# d. r, E% ~; \2 d% z
n=temp2: |' @! M) W* G t$ M
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值5 b5 x0 e9 `1 W. n+ i7 r$ \. ^( |
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
* ^9 X3 o\" [( O% ?# \
m=temp1( j$ s) ~: y M. |) @. J8 d+ _7 E. [
n=temp2; f9 W+ m% j( O\" ^
endif
7 ^/ j* I8 t m9 ]* t
endif
T8 S* u( l2 {* d6 q) R5 Y
temperature=jw*temperature '降温5 a ^\" T) b* ?2 A
tc=tc+1
9 H7 l% a5 [+ h/ O0 i
values(tc,1)=f1
+ \/ R3 \3 q- s/ v% @! z% p
wend
1 ]+ h7 u$ l- y4 i# y: r& d3 }
call tfun(f0,m,n)
- W' S t4 C( P( \! e\" y
# S. G% k B- X2 S# _; v, n
table(4,3) result
4 m9 g( Y6 y& D S4 D6 k3 L
result(1,1)="Optimal Value" L8 A& T- m1 ~* G6 n5 d
result(2,1)="Variable1"
0 R% y5 i$ r% @
result(3,1)="Variable2"
* t) u$ {& Y# U1 @; q
result(4,1)="Iter"; p; ]5 ~' [0 {5 h' u+ o( I. _! S1 w i
; G: o2 b, s' v
result(1,2)="f0"5 n' O. {! o2 G
result(2,2)="m"- T1 J! S2 ~( T# c% A
result(3,2)="n": ^1 e$ J! `1 j5 X9 p( k+ _& W
result(4,2)="tc"
4 f& w' G. r\" c9 W B+ k/ a
) B3 c5 A1 t7 m( l( {0 q
result(1,3)=f0# t4 b2 c( X; a2 {* S9 Q: D
result(2,3)=m d, ~: Q4 ?3 n
result(3,3)=n2 C) j1 G# L6 q; y1 t5 R6 N5 o/ z. ?
result(4,3)=tc
; W& M/ j& C& ^% d3 ?' r: S
show result6 D, c$ A! @) ^! \. {/ Y$ l, f
show values.line
! o* R0 [) i) [9 k4 d+ D
. Q1 C( V' r# K/ B\" R; R2 D+ Y9 Z! \
'测试函数
* S8 `* j- d. }- P\" I( Y% w6 k! m
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
( R1 M$ f$ O! t
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
& J' F( k2 t( ^. J) D! \. P- l! A
endsub
5 J6 }/ W* p9 c8 E7 H( ^4 }
8 T% a0 C0 m% R* C
'领域产生函数，使用高斯变异
\" n/ p4 i- { v7 b* V0 Z
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2): `1 B5 E( A* N: _: i2 R
p1=q1+5*@nrnd# F8 }6 G! g8 L1 s. _* s6 T; F
p2=q2+5*@nrnd 7 Y2 ?, {' M+ K3 E7 F9 s
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
. V+ X% b\" D# A! X4 O* L+ @* ?) T
p1=q1+5*@nrnd
7 w! F% w\" H- v& @/ o' [9 s+ p2 d
p2=q2+5*@nrnd , k' F' I; y1 F+ _/ S9 z
wend! W\" k% m3 j, J) } r. H6 N
endsub