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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
% D+ `8 z- ]7 \, N( f
wfcreate (wf=temp) u 100; `: R$ a4 A* Y5 _% S! w2 O3 B
; i6 r; k3 O1 h5 W- ]. ?0 ^) g
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
+ G' x7 e* w3 w
scalar m
' s8 F' [5 O ?4 Y, R& y
scalar n! x' h+ e$ h2 }3 L6 O/ ^, [3 o\" h
m=-100+200*@rnd, C4 A) Y, N6 {- T/ |* t! q6 b) S
n=-100+200*@rnd
1 m% n8 |1 o# m
9 G+ U/ `2 c E6 x; n1 f
'定义关键的几个变量$ C! n+ Z0 D4 N\" ]# w$ M/ {. n; I/ L
scalar jw=0.999
J2 C3 l/ p% S. F; x\" k6 }7 l! o% W
scalar torl=0.001
4 N3 w7 B/ i% G
scalar f0 '最终函数值 g6 |) E( E6 y5 D: y9 W* t
scalar f1 '旧函数值
\" z y( d. a8 L7 g/ o1 j8 P
scalar f2 '新函数值
$ e5 Y/ E7 S' W1 M- G3 d6 i
scalar delta '新旧函数值差异$ L5 j T' h# z+ D% L# W8 g) u
scalar temp1 '扰动后的自变量1
5 i\" s0 D+ H' @- Q9 b! r( Q
scalar temp2 '扰动后的自变量2
7 k. S* F5 w2 a
scalar tc=0 '记录降温次数
; _' J' l5 s! w% V& {
matrix(16111,1) values) F7 ? ?7 f0 Y/ |7 e `# d- }: h
( x# c- r7 o\" @# b( ?7 u8 [8 ?
'设置初始温度3 o- }0 _* w0 u! }7 R, L. B: Z0 c' v
scalar temperature=10000/ e4 m% T: l; p$ f7 ~' |3 @1 L
! d1 H' l' g/ P- X) D$ a( j
'主程序* D0 o: P- W C) }0 {; o
while temperature>torl; T! y! C8 _6 S5 y9 I
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值1 ^' n- h( k\" j* u9 a* |
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动2 o4 `# G# l# `6 \7 x
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值: e9 r: [; s6 }
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
# N( c0 H. f: ]* e
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
1 @* J2 d& U3 ?8 l [
m=temp1, v1 m! q0 L4 ^. b
n=temp2
, Z3 L. _, S0 c\" u( ^, O
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值% m( }: k/ o; c8 d/ X$ `0 a
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then0 G. J\" t9 Z5 w8 r
m=temp11 X) s\" ^/ t! Q
n=temp2
5 `0 P+ C' w/ k& e1 ?
endif
\" ]8 J! B8 j7 Y9 V6 T
endif; J' o5 R d7 D
temperature=jw*temperature '降温
$ i- F! f; Y( a% R* E) o: j
tc=tc+1, z- r z9 B4 E+ I# p, e
values(tc,1)=f1
p+ d# \ N7 i( q
wend
6 w* O% T$ M7 N+ ~) q
call tfun(f0,m,n)5 [, M+ Q: Z$ O
) I: i% `3 o7 z+ T
table(4,3) result
, t1 ~3 f9 f& X- V0 f/ d
result(1,1)="Optimal Value") \ [8 p\" f1 @1 F* i1 v% N% j8 ~
result(2,1)="Variable1"5 T- i8 v& _6 c% X- D$ k
result(3,1)="Variable2"
0 t+ E\" q1 s+ u7 r0 g; e
result(4,1)="Iter"3 G8 }; W+ E0 @3 w
- f2 v' d4 ~( E5 ?
result(1,2)="f0"
6 T8 f7 |9 p6 y) L( r8 B: X
result(2,2)="m"
, a) F& k/ ?' E
result(3,2)="n"! R6 s) _) n3 _. ?. w8 U0 ]
result(4,2)="tc"1 \0 C$ o9 ?: C2 s
# D6 N+ z q\" l& [# O/ o4 s0 B
result(1,3)=f0& _/ r; h- g+ G) W7 P' E
result(2,3)=m
. y- X. q% t; W+ m* q
result(3,3)=n4 O$ |2 [$ O% M( d5 f( [; v
result(4,3)=tc
% B3 X( q& Q# N4 f* }2 L
7 W' @* e2 ]. f5 q
show result
\" z5 q4 Y4 \6 {3 }( u+ u
show values.line
/ W7 a% F# c$ ]- a
. W3 N1 U) Y\" ~' w+ x( \
'测试函数
- Z0 m2 w, P, s2 f, u9 t' p% v- l
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)( P' h9 s1 I. t) t. R) C
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2$ K% E! I9 t0 \, w; J
endsub
( D4 Z f$ ^9 T) D
6 P+ x( Y6 o+ X( Z0 Z* a2 V
'领域产生函数，使用高斯变异
, [# w. @! J6 V: N, n8 ?1 S+ s2 }
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
8 l6 S# Q1 ~3 `3 K I
p1=q1+5*@nrnd: m u+ d( R$ l+ v8 k1 M& Q, c
p2=q2+5*@nrnd
* O7 _8 ~2 r4 p. T
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- j2 j, Y8 m; l$ T0 c
p1=q1+5*@nrnd
( f, m) J% b1 E! |6 l
p2=q2+5*@nrnd 5 F0 x4 N' P# a5 k# L
wend
i( ~& c! R% Q+ o4 m( h% H
endsub