在线时间 1340 小时 最后登录 2025-2-25 注册时间 2007-9-30 听众数 65 收听数 6 能力 0 分 体力 12983 点 威望 4 点 阅读权限 150 积分 5199 相册 12 日志 34 记录 36 帖子 2348 主题 70 精华 1 分享 1 好友 513
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。
群组 : 计量经济学之性
群组 : LINGO
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。
2 e" Z" h/ o# M 为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
+ t- q+ g9 v" r
4 C, L2 B6 D8 ]3 B& M) u& ? 此函数在x=0,y=0处取得最小值0." x" }) C8 h, Q8 _4 C
% N/ t3 z2 H1 _& E) k
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* c\" L2 h4 f) n. O |3 H
wfcreate (wf=temp) u 100
% j% X2 @ q& v6 o. |5 S5 A7 ]- E3 s1 N 4 A! A/ c) K3 E& ^2 b5 g8 u# ]0 v; A
'定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值
h' G7 y6 R% k) k\" k& a scalar m1 T0 b* J, W6 i- |
scalar n: A0 A6 u0 o: |+ B# H) c( {; _
m=-100+200*@rnd1 W5 B$ e: G' M$ w
n=-100+200*@rnd* D\" m3 [. F8 @1 o0 K
' u$ k) k, O, R! d '定义关键的几个变量; \4 Y# n\" ` Z# K
scalar jw=0.999
3 `, a- D& U3 ~, S scalar torl=0.001# w; ~& \6 G- R, V
scalar f0 '最终函数值
4 g! t2 T& Y! t scalar f1 '旧函数值7 B+ A; Z+ Y3 r( ~+ u4 H
scalar f2 '新函数值
1 D- q; a\" g3 _\" b) o3 E scalar delta '新旧函数值差异
1 \7 `6 J4 {% q scalar temp1 '扰动后的自变量1# Z5 V5 N$ O* ]+ c
scalar temp2 '扰动后的自变量2
9 I3 |, `. [/ M6 Z7 z6 t scalar tc=0 '记录降温次数
$ m+ r9 l: A: D+ v matrix(16111,1) values
- [# T3 L\" ]! M Y. [8 K& F o4 D) t\" J9 N( U7 a. X
'设置初始温度4 n* R/ }# c8 e) _: q) }0 T4 F
scalar temperature=100004 t% C% C7 U& G6 p& `+ E
4 p |4 J& r' N, z7 e
'主程序( ~) E7 E1 W9 [. C3 @
while temperature>torl
5 Q; R/ N f9 q/ }5 q$ F0 w call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值, d& p4 R! b. a. m
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
- U/ }2 N+ {* }, G5 P call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
' O\" ]; i) X, C* @+ D/ P( G6 c delta=f2-f1 '比较函数值的大小* X, d, z7 Q0 P$ L+ ~, ?4 H, U# ?
if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的
@$ w( b6 n! ^. o; f8 E6 c, t! N m=temp1
2 ] I/ l6 n, L7 g: ~ n=temp2
) n4 y: ?; |3 q/ T1 \. {! b else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值
6 V4 R# P. _7 o; t8 M/ p if @exp(-delta/temperature)>@rnd then; D\" P k3 q* N: t. a1 p. B/ ~- D
m=temp1. i* B7 }! `+ Q5 E/ A\" H; S, `
n=temp2
+ ]& s' p: Y\" {8 z8 x, c endif2 O3 m% r9 o5 f3 ?9 p; C4 @
endif. G* X6 A; f% e
temperature=jw*temperature '降温: l D5 h6 t4 y: v, M
tc=tc+1% z2 v+ N2 M x; S, A$ `8 {
values(tc,1)=f1
% I0 C: N, M9 Y. Q1 G7 T$ Y wend
1 V\" C7 W- {# f: D\" M, W call tfun(f0,m,n)
7 P% d+ h\" x+ S+ r2 x * d( m- @' ]' r& f\" V
table(4,3) result; J/ f1 R# P6 j
result(1,1)="Optimal Value"
9 t& U! S n\" D+ P u; l; v result(2,1)="Variable1"& ? c8 @ B) L9 I$ h$ H8 i/ V% o
result(3,1)="Variable2"
/ c4 [4 Z\" E4 W0 z7 |, p& f0 T\" N result(4,1)="Iter". g9 B5 @\" u; c\" n9 j0 y7 Z! X
& r. c2 s# i5 s, k6 k
result(1,2)="f0"
: E8 F! V+ ^+ e3 Z- O; t7 L& w result(2,2)="m"
# F5 h8 E0 M/ ^4 o3 z result(3,2)="n"
: y2 f# X\" N3 Q5 V result(4,2)="tc"6 {& H3 h6 V) J+ R. V/ e& v$ l: S
7 ]1 ? D5 b& [) r- W0 P$ o8 `. q
result(1,3)=f0, P7 g7 O! H0 T
result(2,3)=m7 n+ E\" c4 r* M$ ~\" c
result(3,3)=n
. p5 d6 I5 ^' o# j8 w/ V result(4,3)=tc
8 L0 B7 } @. k3 T# n& [
. ~% @7 _; _% k show result. h' o% N( b$ c1 b! Y% O( X
show values.line2 R; A0 G' v- z( e! L* P7 k
5 J E: G, h9 Y8 W3 g! w. H '测试函数
; G2 ?' M% u- [. j subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
; ?9 ^! u% t U, b z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^24 l( e2 Y) U( k' z1 X
endsub
7 h% V9 j, o1 H& s
( u' s% T. J, `6 `0 h '领域产生函数,使用高斯变异/ i$ h6 ?! `6 [ u
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
. i! M! _\" v7 }7 @- p! ^- ~ p1=q1+5*@nrnd\" j\" b2 q* } _- f& N3 f
p2=q2+5*@nrnd
2 H$ L% U# l0 U7 m2 B- o( Y. Z 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; A: u: R% A% r& s# J
p1=q1+5*@nrnd. _3 h3 s# S/ m6 E
p2=q2+5*@nrnd 0 ^4 v4 m. t4 K$ `
wend7 H1 m, g% G# |\" @
endsub 复制代码 运行的结果如下:
9 o3 U" @. f, l& R- M% Z
) q5 E% Y: g1 k5 r
0 W! ~6 |0 c" E0 ^4 P; `/ Y 函数值的变化如下:- [- h7 b* u7 \/ [+ c& F
2 j7 j8 t, `( M
8 N7 A }! v! U& t
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。
}( g( C. e6 J N2 p 5 k$ C( D3 ^3 x% g; `& S
" F1 F' O; P* }! b
, I$ C1 ^& R! s- B
m3 c6 S7 `3 m+ O4 j7 R
SAA.prg
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