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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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电梯直达

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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
/ g' a; ]' Z p+ w9 T0 J
wfcreate (wf=temp) u 100
2 v1 a. {! u, f
8 E1 ~, H1 g3 b2 w F
'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 ]
scalar m
\" o- S\" t. J. P4 g, t1 ~
scalar n
7 I- [. V' A! G; v
m=-100+200*@rnd
/ t+ Q0 a+ f0 W$ Q
n=-100+200*@rnd6 d2 [& l6 u$ C- [% B
& z) P7 Y$ s3 K2 W9 k7 C$ t
'定义关键的几个变量
+ E8 X8 G; L, s, y m
scalar jw=0.999
' s$ }( g9 ?# m0 V. F
scalar torl=0.0018 n' ^+ V7 T! v
scalar f0 '最终函数值
, d5 h' \. \9 M, b C
scalar f1 '旧函数值
; q7 T4 f8 B5 c4 _9 W% e, v
scalar f2 '新函数值! A5 M3 c$ Z) t- Y5 m8 A\" [
scalar delta '新旧函数值差异
scalar temp1 '扰动后的自变量1
3 B1 P: ^7 g# F- r\" O/ o( [: u2 u% h
scalar temp2 '扰动后的自变量21 W% P ?7 u: y [1 H$ k( \
scalar tc=0 '记录降温次数
9 y) u' l+ Y' ?5 Z+ S4 K( c( N
matrix(16111,1) values! _9 H1 \8 V7 w3 O2 [
% a4 _\" ]9 f% s4 s
'设置初始温度8 y4 w- ]4 w+ d0 [
scalar temperature=10000
- d1 T/ P9 @& }! D4 }7 {( D
* w/ P, U) w& _7 b. ]$ i/ H
'主程序
) }6 f\" r/ I& J* |* U
while temperature>torl# {- \* T; m: \
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值: N5 b7 G/ y N$ ~: w
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
) G1 |( x# p; K* W; u( ^
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值) m+ r P4 C\" }9 |! U
delta=f2-f1 '比较函数值的大小6 `: n$ J; F) h% W# N
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
m=temp1
2 i ~2 E\" p* a0 t- t, ~
n=temp27 p- G! ~& ?% C7 V
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
P8 ?; s! |8 R% Z
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
- [) U- q/ b) F) C) s: a1 q: @
m=temp1; Y# Q% |4 i% y( ~
n=temp2
2 z7 z. \' l: K9 O: p7 T S# O
endif
2 X5 q3 O7 E) h* ?
endif0 c, R# P' I+ B/ b+ u. \ b! s- V
temperature=jw*temperature '降温
9 r. I: a* X/ F: m
tc=tc+1
0 J- K; \1 S) S1 R$ ?5 c
values(tc,1)=f1
; z% ^$ E/ @2 q, H; Y: B6 u+ o
wend/ D& ~( Y; d. F( Q* t
call tfun(f0,m,n)
3 n8 Y% t! v, ?* O/ N/ m. S( d- T
) S$ Q# Q: X) t2 q7 Q( X
table(4,3) result+ Q s# z9 Y, u: t4 I
result(1,1)="Optimal Value"+ Q4 h/ T\" o( X
result(2,1)="Variable1"3 s/ |2 n7 G# s
result(3,1)="Variable2"
; `6 o# D B$ B/ t+ u g
result(4,1)="Iter"0 m0 U* q! D- {2 n. H/ r3 H
\" V' v/ t6 B# E; a8 Z! }( [* e
result(1,2)="f0"5 A( d( {/ n& p2 [
result(2,2)="m"
' i* n J( P' u1 }1 h1 E
result(3,2)="n") K9 Z6 w5 T; r& G6 R
result(4,2)="tc"
/ x+ C P- \4 i
9 {% @) n5 w( K1 Q& `3 e) u& u2 `( i
result(1,3)=f0: z& R- H' E0 X7 f
result(2,3)=m
' w% Q3 u% D5 R9 E; Z* O/ F+ O$ \9 K
result(3,3)=n
7 ~: G1 b\" J5 g& k
result(4,3)=tc, t9 z% Z) U: e2 C& Y
- k4 C5 R7 z; [+ A& y
show result
/ u }9 d& D* A5 K% V. x( O
show values.line6 n( d5 a; ~4 v! M F8 B
7 @. W9 x6 G\" ~6 q3 @ [3 x
'测试函数
( c! ]\" T2 F' A, t5 g5 H\" _! d0 V
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
7 U8 |% B& [4 v2 J# s\" I0 o3 b, a
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
endsub
. J3 V Z/ g$ {4 P. ?% A; v
9 W. ~9 r$ n6 z3 H4 \
'领域产生函数，使用高斯变异' ~6 l9 I' Y9 W1 U! J9 W. X
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)% I\" L0 j5 z3 o; a7 X8 C9 u+ W5 d
p1=q1+5*@nrnd* i, p) t8 G- i. Q8 C* k
p2=q2+5*@nrnd 4 Q5 s3 R+ B r- z5 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 A; `+ i/ u# ]; H) w
p1=q1+5*@nrnd4 D: T M9 e: c, `9 x; |
p2=q2+5*@nrnd
. m6 l. R3 F: b
wend* F2 R9 e' j7 q! D H
endsub