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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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    群组计量经济学之性

    群组LINGO

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2016-11-16 17:42 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。
    % ?$ |6 K1 r% ]. }5 s1 O( O; b- U为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:8 Q" ]) {; V+ b# u+ s" W- Q
    测试函数

    . n( y1 \, R2 q此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
    4 r- ~- V1 Z! ^; o0 M" N
    3 O! w  w$ q. i: R代码如下:
    1. '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
      / g' a; ]' Z  p+ w9 T0 J
    2. wfcreate (wf=temp) u 100
      2 v1 a. {! u, f
    3. 8 E1 ~, H1 g3 b2 w  F
    4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值$ t& Q8 Q! ~, x- g5 ]
    5. scalar m
      \" o- S\" t. J. P4 g, t1 ~
    6. scalar n
      7 I- [. V' A! G; v
    7. m=-100+200*@rnd
      / t+ Q0 a+ f0 W$ Q
    8. n=-100+200*@rnd6 d2 [& l6 u$ C- [% B
    9. & z) P7 Y$ s3 K2 W9 k7 C$ t
    10. '定义关键的几个变量
      + E8 X8 G; L, s, y  m
    11. scalar jw=0.999
      ' s$ }( g9 ?# m0 V. F
    12. scalar torl=0.0018 n' ^+ V7 T! v
    13. scalar f0 '最终函数值
      , d5 h' \. \9 M, b  C
    14. scalar f1 '旧函数值
      ; q7 T4 f8 B5 c4 _9 W% e, v
    15. scalar f2 '新函数值! A5 M3 c$ Z) t- Y5 m8 A\" [
    16. scalar delta '新旧函数值差异
      \" D: ]* A# b\" n7 X2 x' I1 \  E& Q  i
    17. scalar temp1 '扰动后的自变量1
      3 B1 P: ^7 g# F- r\" O/ o( [: u2 u% h
    18. scalar temp2 '扰动后的自变量21 W% P  ?7 u: y  [1 H$ k( \
    19. scalar tc=0 '记录降温次数
      9 y) u' l+ Y' ?5 Z+ S4 K( c( N
    20. matrix(16111,1) values! _9 H1 \8 V7 w3 O2 [

    21. % a4 _\" ]9 f% s4 s
    22. '设置初始温度8 y4 w- ]4 w+ d0 [
    23. scalar temperature=10000
      - d1 T/ P9 @& }! D4 }7 {( D

    24. * w/ P, U) w& _7 b. ]$ i/ H
    25. '主程序
      ) }6 f\" r/ I& J* |* U
    26. while temperature>torl# {- \* T; m: \
    27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值: N5 b7 G/ y  N$ ~: w
    28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
      ) G1 |( x# p; K* W; u( ^
    29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值) m+ r  P4 C\" }9 |! U
    30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小6 `: n$ J; F) h% W# N
    31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的
      8 g, F5 `1 V' L2 j
    32.     m=temp1
      2 i  ~2 E\" p* a0 t- t, ~
    33.     n=temp27 p- G! ~& ?% C7 V
    34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值
        P8 ?; s! |8 R% Z
    35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
      - [) U- q/ b) F) C) s: a1 q: @
    36.       m=temp1; Y# Q% |4 i% y( ~
    37.       n=temp2
      2 z7 z. \' l: K9 O: p7 T  S# O
    38.     endif
      2 X5 q3 O7 E) h* ?
    39.   endif0 c, R# P' I+ B/ b+ u. \  b! s- V
    40.   temperature=jw*temperature '降温
      9 r. I: a* X/ F: m
    41.   tc=tc+1
      0 J- K; \1 S) S1 R$ ?5 c
    42.   values(tc,1)=f1
      ; z% ^$ E/ @2 q, H; Y: B6 u+ o
    43. wend/ D& ~( Y; d. F( Q* t
    44. call tfun(f0,m,n)
      3 n8 Y% t! v, ?* O/ N/ m. S( d- T

    45. ) S$ Q# Q: X) t2 q7 Q( X
    46. table(4,3) result+ Q  s# z9 Y, u: t4 I
    47. result(1,1)="Optimal Value"+ Q4 h/ T\" o( X
    48. result(2,1)="Variable1"3 s/ |2 n7 G# s
    49. result(3,1)="Variable2"
      ; `6 o# D  B$ B/ t+ u  g
    50. result(4,1)="Iter"0 m0 U* q! D- {2 n. H/ r3 H
    51. \" V' v/ t6 B# E; a8 Z! }( [* e
    52. result(1,2)="f0"5 A( d( {/ n& p2 [
    53. result(2,2)="m"
      ' i* n  J( P' u1 }1 h1 E
    54. result(3,2)="n") K9 Z6 w5 T; r& G6 R
    55. result(4,2)="tc"
      / x+ C  P- \4 i

    56. 9 {% @) n5 w( K1 Q& `3 e) u& u2 `( i
    57. result(1,3)=f0: z& R- H' E0 X7 f
    58. result(2,3)=m
      ' w% Q3 u% D5 R9 E; Z* O/ F+ O$ \9 K
    59. result(3,3)=n
      7 ~: G1 b\" J5 g& k
    60. result(4,3)=tc, t9 z% Z) U: e2 C& Y

    61. - k4 C5 R7 z; [+ A& y
    62. show result
      / u  }9 d& D* A5 K% V. x( O
    63. show values.line6 n( d5 a; ~4 v! M  F8 B
    64. 7 @. W9 x6 G\" ~6 q3 @  [3 x
    65. '测试函数
      ( c! ]\" T2 F' A, t5 g5 H\" _! d0 V
    66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
      7 U8 |% B& [4 v2 J# s\" I0 o3 b, a
    67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2, b6 L+ o% M! b3 D# \% P* _3 w
    68. endsub
      . J3 V  Z/ g$ {4 P. ?% A; v
    69. 9 W. ~9 r$ n6 z3 H4 \
    70. '领域产生函数,使用高斯变异' ~6 l9 I' Y9 W1 U! J9 W. X
    71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)% I\" L0 j5 z3 o; a7 X8 C9 u+ W5 d
    72.     p1=q1+5*@nrnd* i, p) t8 G- i. Q8 C* k
    73.     p2=q2+5*@nrnd 4 Q5 s3 R+ B  r- z5 a
    74.     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 A; `+ i/ u# ]; H) w
    75.           p1=q1+5*@nrnd4 D: T  M9 e: c, `9 x; |
    76.         p2=q2+5*@nrnd
      . m6 l. R3 F: b
    77.     wend* F2 R9 e' j7 q! D  H
    78. endsub
    复制代码
    运行的结果如下:) Q% l( w9 y2 e6 a6 W
    QQ截图20161116174354.jpg
    ) A8 V9 ~: A6 j* I0 X8 i; S1 A# F/ O1 h9 U  [' c
    函数值的变化如下:
    / V" U3 v. S/ B& O$ w QQ截图20161116174345.jpg
    , e/ d. `/ N0 }( l5 I
    : r; U" v/ q; i, l采用此程序找到的最小值为0.00216,最优的x=-147582,y=-0.155605.没有醉倒最优值0,但已经离0不远。
    . M9 ?6 Q. L# G! @" S+ e2 g+ k1 d8 {* O- X* b

    0 T* w) t; b/ Y/ q# n/ V; i+ G3 J# j# R6 ^/ N
    . n& M6 N2 k) i2 F" P* ^( P, L- d

    SAA.prg

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    SA代码

    zan
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    四十岁后,不滞于物,草木竹石均可为剑。

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