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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
) A1 b/ T2 S- W- ~6 S
wfcreate (wf=temp) u 100) N: b5 \% p4 m0 T( k2 a5 D
* {& e# G k2 G
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
, y: k) ~9 e' E1 `/ H: \* @4 F
scalar m' X( V8 W( i! y' R
scalar n
& ]6 @: b* l; M7 k4 `5 S
m=-100+200*@rnd
2 x& c/ l& A' C& A
n=-100+200*@rnd# v7 \9 C) j1 u6 l
4 F# p& j) b/ g
'定义关键的几个变量
$ G( P# x) i4 K$ y
scalar jw=0.999, S3 |& [- u; E
scalar torl=0.001! d; V$ ^% Z8 o! M
scalar f0 '最终函数值. F k$ y: a' Y7 k$ E/ p; z% [
scalar f1 '旧函数值7 s: |1 k: a5 O- G% X
scalar f2 '新函数值* @) G y0 i\" I9 r* z& x0 |1 Q
scalar delta '新旧函数值差异! X6 Y3 H S2 C2 ]
scalar temp1 '扰动后的自变量19 I# G/ W( D9 D: f: S1 ?
scalar temp2 '扰动后的自变量2
) }# X1 T' N6 R0 \0 ^
scalar tc=0 '记录降温次数
/ q* E8 ^; d6 Y: D( m0 O
matrix(16111,1) values\" m8 t8 d, D1 r. Y! d/ v
* J9 \# U* z' z3 A; X& h9 T/ C* A& a
'设置初始温度* }3 ]6 i; O7 ?1 _; v
scalar temperature=100007 {$ T1 u* W\" a* p9 Y6 L) Y& i
: q# M v) H* Y' K% H1 m9 {/ w
'主程序9 k: C' x7 ?, {% T\" Y\" f# O
while temperature>torl
2 u6 y8 b$ j- W5 R
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值/ _' _* f8 `: z: \( [; C
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动5 w) o. H. R# G0 b( s! ?
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
\" n9 k\" R& f1 m2 H; Y O! K
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
# h. v9 Y0 Y) z\" [( g
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
& Q, o% F) Y- S5 z/ _4 I
m=temp1
; H& A* Y6 c; A x9 C5 X2 b
n=temp2- s9 R. X4 a' |5 Y6 G
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
$ z% n0 W4 X% f) ^$ e
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
& c9 t; l$ K3 ^' m% m5 \
m=temp10 N\" k2 E: H3 L
n=temp2
6 W3 t) p* N5 s, ~\" z\" H
endif
0 I! d7 I3 G- V! q
endif6 @$ \) V5 ]; S2 l* H
temperature=jw*temperature '降温( J# Y |* v# `/ E& |: T2 g
tc=tc+1
. O% u) |' Y6 p6 J/ {7 j& s
values(tc,1)=f1. x/ b# Z: A2 M) ]: _# E9 n
wend
- g\" V4 o- o- N4 [# ~2 r
call tfun(f0,m,n)
: c\" j: A& p2 o. E! m' E
% f\" _6 _- F) \: A
table(4,3) result- C+ x3 y1 L\" @; H Y$ P+ V* R. G/ p/ T
result(1,1)="Optimal Value"
4 C( b( ?* W/ j6 i$ O
result(2,1)="Variable1". P4 R0 Q7 h/ M) ^
result(3,1)="Variable2") V\" Y. D4 h6 i
result(4,1)="Iter"
) \' I\" \# g% m( J% O5 ?
+ S: U: ~7 h# W! k$ u, G6 R
result(1,2)="f0"
) k. y2 r. e. D( Y9 r5 N/ i
result(2,2)="m"
\" l. v, f: }4 n+ `
result(3,2)="n"
) C0 v2 ^5 O7 m! p- ~
result(4,2)="tc"
# o+ q! n1 F7 f- ]( n8 }6 s
1 P6 D; u7 s% v9 v7 i) j1 C8 ^; G
result(1,3)=f08 T. l' c& Y# O# V
result(2,3)=m
( ~' Y; l7 r: J' e6 n0 t
result(3,3)=n1 ^) W1 m- R, V' B
result(4,3)=tc
' K- _+ ^: S7 x- k3 G; z
4 D# @* g( F( `
show result
\" f5 u' V6 ]- F; N- j; v s
show values.line
2 z& P' {- E7 v. I\" p. B
+ L5 J' B, |% Y3 O
'测试函数& s2 m3 v. R2 X8 Y1 P/ W
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
# f4 [5 u4 E% c$ g+ }' E0 l0 ^ F
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2. |1 [$ z4 p: ~* k$ F6 `( Q
endsub
2 n+ l* q) x9 {3 k! X1 | t
5 g* C1 N, J7 G C
'领域产生函数，使用高斯变异
( u7 I* _- ?- R& k$ k/ m
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)4 F! E7 g) i- s* M
p1=q1+5*@nrnd, {5 g) {6 e) z2 Q; l t5 P
p2=q2+5*@nrnd
3 S& [+ D\" K( Y a; b9 t7 {
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
\" `4 q! }; R9 |) a
p1=q1+5*@nrnd& s2 g/ d. c1 r- U- }
p2=q2+5*@nrnd . Q) M7 d7 j# q' A: j. e
wend
& K$ U2 I* x4 X2 [: I
endsub