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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2 K8 T% |3 S$ ?4 S
wfcreate (wf=temp) u 1005 e\" F& E) X g
\" u( }5 T3 N; w7 o/ N' V, N: A8 O
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
scalar m
3 ~1 m( H. [5 I: a* H
scalar n
, U% _ l& J1 \
m=-100+200*@rnd5 t6 E/ h2 O/ w9 o( [/ \8 y
n=-100+200*@rnd/ N; s1 ?\" P \
% W% ^& ^0 R( f- E/ B4 N! F8 ?% l
'定义关键的几个变量
( q# A# N% j3 h2 C: l
scalar jw=0.9999 [) q& ~9 m M
scalar torl=0.001* F3 T\" e. K% t
scalar f0 '最终函数值5 V3 x( b! w0 V2 o5 s( u
scalar f1 '旧函数值7 _& C! {+ L; k7 U$ w$ Z5 ^2 q
scalar f2 '新函数值9 K$ @: F/ P; a, u
scalar delta '新旧函数值差异
5 r4 ]4 m4 F3 {9 S% I+ R2 T
scalar temp1 '扰动后的自变量1
0 R) D$ Z4 g\" A; \- y
scalar temp2 '扰动后的自变量2
* Z0 v& U6 F, b6 ?
scalar tc=0 '记录降温次数
, @, s( K1 H1 X4 z: u) z; m
matrix(16111,1) values0 x! {7 t9 G3 l\" Y! m
7 k+ p3 y, f& U1 V
'设置初始温度\" h, g+ K8 w* x! z2 g
scalar temperature=10000; y7 y6 w* N* \; C6 |6 a
* E3 o- C1 @9 x8 J/ E
'主程序
+ X; U' v. ^& H) q$ e0 R+ \5 `
while temperature>torl
m# Z, y1 \: y5 T
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
$ G6 c l/ j, j( f* I\" S
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
) z+ ~\" H9 k7 A6 y: |, K1 k
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
3 L: q( r g6 C\" x8 ]( O4 `) b
delta=f2-f1 '比较函数值的大小0 B5 p6 y% D3 t3 g$ l
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的/ s- f) E4 E/ r# o5 |% t\" X
m=temp1
+ u! N: n9 B' D7 ~7 R: |
n=temp28 n( \: q1 l+ `2 J) L
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值, p0 ?) k1 E: a& U
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then& D g& Z. J! e2 D G0 H9 i1 g+ q, @
m=temp1
) j4 z% z! O U% x
n=temp2
: N9 F5 w\" R# O' t
endif
0 {: v+ W$ b/ l- y. x k: h) z
endif
- x, k: L: V7 |4 x
temperature=jw*temperature '降温
8 U& O; I8 G/ A) D
tc=tc+1
6 D5 k# z$ n- E1 U- w' X
values(tc,1)=f12 l: C. {- |9 t4 H9 D) `
wend
( n% V1 W* m, _
call tfun(f0,m,n)) l9 l, @! v% |
5 U5 X! z& }( i6 @1 K
table(4,3) result
; w$ }% d% m2 g, y0 o
result(1,1)="Optimal Value". j8 x3 N2 [* M- R0 w
result(2,1)="Variable1"
! N' M# u/ J8 [5 m. ?
result(3,1)="Variable2"' e M1 L- `/ T3 h
result(4,1)="Iter"! ?# u T9 s& T; ]
6 e- {5 b# d. g- J% U
result(1,2)="f0"/ @- q1 C( S1 i) d8 g1 C4 M( u
result(2,2)="m"
9 ?: D+ i5 S: f& E& h% x
result(3,2)="n"
2 K1 }/ p& w @; [. J8 A# v
result(4,2)="tc"& \) d; I\" R0 L/ G, o' W
4 O3 ^& |! i. c& _: t( ^ V
result(1,3)=f0
: V7 X* Y V7 u) E
result(2,3)=m
6 p/ m+ n. a4 R) d3 J# c1 h
result(3,3)=n( X3 T- L* ~4 ?7 o
result(4,3)=tc0 @4 T! x& I0 @, u2 v' g2 O$ \/ D
+ `$ P9 J1 z% T* n4 f% ~
show result
) d6 j1 C: n1 t
show values.line
8 Q2 r( s* G y7 ~1 o
9 A' z/ ]' @1 [! k& B& z4 G
'测试函数4 G2 I\" x$ s( f3 u0 }
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
' D4 Z! x; e4 [+ j
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
. b5 `* L% l- e3 L% y% x' D9 j5 Z
endsub
- n+ I; z4 I% O2 q, F
( ^# D: B# N9 h: Y/ L |/ J: y
'领域产生函数，使用高斯变异2 ?$ ]& N8 X- l4 J K& r
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)7 H# h( Y& |) ]
p1=q1+5*@nrnd. E# a6 s: X% O1 I! y7 e; x. |
p2=q2+5*@nrnd
8 X( ?\" Q3 ?1 m3 W# p: j
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
+ C- \4 s5 U0 W7 ^. j5 I- z
p1=q1+5*@nrnd: N: }4 ~\" j4 y: E! T& T
p2=q2+5*@nrnd
5 @, Q! ~( `: G) b+ C
wend
% Q: q; |9 l! G
endsub