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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
N, r1 j+ F l( Z# q1 z
wfcreate (wf=temp) u 100
9 |* R0 `/ f( |0 Q9 e |
% p# C& ? E# z\" j4 O
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
% S\" I4 N9 x! u/ p& n
scalar m/ n* E D8 l0 T1 _$ J
scalar n) a7 }. |& B& Y2 r& p8 x. d: `\" i
m=-100+200*@rnd
) m+ u4 o P) W
n=-100+200*@rnd
! H. q* X! `! q6 _& Z# X
3 t0 ^1 |& ^5 W9 ~3 {
'定义关键的几个变量. k\" x+ _# ^$ N. a
scalar jw=0.9995 p7 Y. S6 K N+ i. R/ z
scalar torl=0.001
+ a, g+ j: ?/ Q6 q5 r4 W1 t3 l
scalar f0 '最终函数值& }& @8 Q/ x8 q4 x6 n# i
scalar f1 '旧函数值6 b$ I$ U5 |3 f. L+ \- }
scalar f2 '新函数值. s9 e: W9 M+ l# c\" d3 ?
scalar delta '新旧函数值差异
! j$ m* X+ |5 @/ I4 s; {
scalar temp1 '扰动后的自变量12 l0 g/ y f( C7 P1 r5 X
scalar temp2 '扰动后的自变量2
! e W+ i' A( R- \
scalar tc=0 '记录降温次数8 d( w f/ I8 D& ~! b$ b( ?
matrix(16111,1) values
. ^- t7 Z1 [7 C1 B$ g# n8 E
/ J6 a( ^/ N2 e# `1 R) t2 c& U
'设置初始温度0 z% A9 H+ Y; {; j) b\" a7 x/ C+ b
scalar temperature=10000
% a+ J: t: f# ~; f
, x) v% ^( Z# E$ K s% g
'主程序) ?- s4 J\" O. c6 N7 @
while temperature>torl
. J6 q, g2 c: }0 g: c+ E3 {. H
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
/ C& r5 ?3 g6 W( R+ n/ `# X
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动* d9 z/ ?% L G7 n K* I
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值5 i6 B9 u. t% G T( I& b, _) M
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
& O' k1 P' e& T( ~2 h# J3 G- ^7 n
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
- Q1 `* M5 B x' D5 }
m=temp1
9 [/ ~+ x: b- o# k, j
n=temp2
4 P! S/ ^3 K\" a
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
3 ^4 |$ a: l) j/ S
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
, L7 Q3 f/ q* A+ L+ Q6 s* B
m=temp1
& B5 d. W) Q) z! Y' j% h
n=temp2& e6 F6 _- A7 \6 [, t( E0 `
endif
$ H& \. V2 T0 _( |3 o- F
endif: J5 P+ j) e2 j6 q9 }7 K, `
temperature=jw*temperature '降温
$ p+ ]3 R) O$ C/ m5 }: w5 S8 d
tc=tc+1* Q* N8 L- a, \4 p
values(tc,1)=f1: [& e1 X3 K3 m, z2 i\" T3 \
wend# I! X) Q! W0 A6 n
call tfun(f0,m,n)
8 G x8 V7 g( L/ ^
\" m4 s' Q& M p2 J0 R! k
table(4,3) result
; ]7 t: y3 ? I7 K! E& B
result(1,1)="Optimal Value"/ f& z4 y i1 |! `& L
result(2,1)="Variable1"
6 q9 |& n\" @7 a6 R0 a\" [* @% O7 f( S
result(3,1)="Variable2"( a3 o+ ]( B- D\" O1 _8 I
result(4,1)="Iter") l4 {& }& b& r! ?& b1 C' T
% W\" E! R' M# f. w
result(1,2)="f0"
- d5 E, h3 V* o* `! H
result(2,2)="m"
9 o2 {' u! w7 {
result(3,2)="n"- u7 ]/ G* f/ n/ Y/ ^5 ?, G\" a
result(4,2)="tc"
; e% R+ m% U+ y, Q, C* \. H
! F$ }2 y7 S4 t! U& I
result(1,3)=f0
1 j5 e& C) A% c/ M; N
result(2,3)=m
4 D3 h1 B% _3 i\" L: i8 f. w1 |8 L
result(3,3)=n* ]( i, K0 ^4 F\" E2 H5 M# T
result(4,3)=tc
5 A* C3 P5 c3 v0 ]8 ~& u. R
) g, t/ ^\" i& s) m2 {; C
show result
, J/ e, K4 ~, `& t0 z
show values.line( E# v) v1 k& h! C& U: W8 w
- U8 D* o7 R2 o( Y1 |1 Y
'测试函数$ ]( a5 I$ X4 F3 l! }4 V$ @' g
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
; K\" N& k. u* e A2 H
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^27 }( Q\" k* W! I* ]6 h4 c8 X\" w
endsub2 y6 n+ Y\" S9 P8 F* k: c1 Q+ r
% t\" d) ` R7 ?1 v9 b
'领域产生函数，使用高斯变异
+ l, K% p4 j& _+ W
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)& e7 X9 v2 Y+ V
p1=q1+5*@nrnd- B0 B\" ~. q# r j
p2=q2+5*@nrnd K( _) V7 x+ J2 h
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+ r\" a' ^. n: c$ U
p1=q1+5*@nrnd7 z5 {4 \' i2 C ?
p2=q2+5*@nrnd
5 y6 Q0 h* W+ B1 u U/ i
wend# v# w8 |# ^; c7 k) h
endsub