查看: 10662|回复: 4

在EViews中实现模拟退火算法（SA）

字体大小: 正常放大

liwenhui

70 主题	65 听众	5197 积分

独孤求败

TA的每日心情

	擦汗 2018-4-26 23:29

签到天数: 1502 天

[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

电梯直达

1^#

发表于 2016-11-16 17:42 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

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
* F# V! U: t( ]2 p
wfcreate (wf=temp) u 100$ H, r3 p4 L. ~6 G, M7 D
, ^4 L* T; b$ [! {) S, A
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值' M: y e, ~4 N5 a9 N; K2 I
scalar m& N3 J4 g* U, H6 i9 J7 _
scalar n
9 q* W: O6 l E3 f5 v
m=-100+200*@rnd
& c1 r; N, g, t2 X\" m9 I\" ^% h0 o
n=-100+200*@rnd, E& f4 {2 E' y
- X2 e4 U. ?4 N3 c+ y
'定义关键的几个变量/ R+ K- z9 J& B& W
scalar jw=0.999' k, m- y0 O6 E5 ? X\" \* b
scalar torl=0.0014 w- q, A c2 O; J- {1 J
scalar f0 '最终函数值
. S0 h: W\" Z+ C- R9 A) Q
scalar f1 '旧函数值
8 `2 a; w D# x) o9 r: B
scalar f2 '新函数值
6 S! Z; D\" P% X6 h; Z
scalar delta '新旧函数值差异9 }* v) R& y& G; H+ f, H' E
scalar temp1 '扰动后的自变量15 E7 X$ y3 N* ^4 ^) N5 ~* t7 X' N
scalar temp2 '扰动后的自变量2) ?2 r5 k! W: h& b
scalar tc=0 '记录降温次数
& ]8 u) \. Z$ `; H/ M* H( |0 `
matrix(16111,1) values
: o\" F4 X' x3 W7 g# K. O+ T9 l
4 z9 \5 k% G2 L3 [
'设置初始温度1 {% m9 v# W/ O5 Z) J
scalar temperature=10000
3 Q\" }8 P1 J4 F5 O
) \1 C0 ?+ S ]/ F+ m
'主程序& a- Y! K- o\" ?6 ^2 ?3 N v
while temperature>torl
& Y4 N! o: _8 B; _# d
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
' {( V( v ~1 T/ T* z9 z
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动5 \1 h\" X) N( ^/ v- ]
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
% n3 S# _8 I4 f8 G* C4 ~0 A
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
3 ?8 z5 y- O/ ~* Y
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的* _ U\" a( Q7 P( D1 J
m=temp1
0 q% F: I\" Q' v6 [. w$ A
n=temp22 U) A1 n8 v* X1 O; X- n L$ m2 D
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
# I ~5 E1 o: J, A0 L: _& J# M
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
g, J% m2 q9 P
m=temp1
2 C& S. u' t% ^
n=temp2
3 Y: [* q& U9 b! s* e/ c
endif
$ q9 ?+ k7 D3 v9 M4 u5 m
endif2 `6 Y, z) a% q0 ~\" p0 y
temperature=jw*temperature '降温
* W; |* e\" w- z' U7 ]8 o
tc=tc+12 n0 Z5 v\" W$ S
values(tc,1)=f1! I4 U4 p2 h% i\" Y& L5 k
wend
# T% O+ r) f+ D* W4 X5 h
call tfun(f0,m,n)! }* B- j; j- N: E. E. }4 b g7 K
5 E! C9 Q5 D5 E! c: t' s
table(4,3) result
6 P0 `) Y+ Q5 N' u8 M3 {. X
result(1,1)="Optimal Value") f! A0 `7 X; ]1 q/ w% X' t' ], j
result(2,1)="Variable1"3 {- {' g8 q$ T6 x0 d1 W* g
result(3,1)="Variable2"
0 r& [! M: o+ z% Q7 v# N( ~
result(4,1)="Iter"\" w' q2 ?) C; c
3 D4 }- E& K, W3 g7 T
result(1,2)="f0"
6 L8 q. H8 P/ b9 b c0 I- c# m
result(2,2)="m" k/ o' R( \1 d! _4 U1 K\" o
result(3,2)="n"
+ N' s/ A) c7 s7 o' f! F
result(4,2)="tc"! E\" b6 X5 `2 k* g
4 _; g( L& n9 H3 R( V. O2 x
result(1,3)=f0# Y9 B, a! f1 t2 I7 \
result(2,3)=m
3 f* N. {0 Z- g/ y- y) K- b# N' U3 g
result(3,3)=n7 o0 h1 W+ u; w
result(4,3)=tc
# G& {! E) I8 }9 g! F( E\" ^
* @! i- b% U! M8 Q
show result# U\" R( X* }# |5 _2 Q
show values.line4 d8 C+ A$ Q3 q! |9 D$ @
! h2 {% X7 \ t# f/ M
'测试函数
% Z! ?\" M& Z* ]- k
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
% c$ W2 r0 @! l, h0 C
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
8 j8 \# |( c. @2 Q\" l! ?
endsub2 U5 }: p8 x; w- m1 [1 d* z
1 m. c- P& X$ ?, b
'领域产生函数，使用高斯变异
0 G1 K2 C/ o5 L z. \0 ^( _
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
/ x; Z! d) Y* A X3 ^\" h% D: S) i
p1=q1+5*@nrnd2 s+ ?/ @! a7 q0 o/ u\" t
p2=q2+5*@nrnd 0 V9 ?# W, P9 O% m. v8 {
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\" ?\" B: v# Y* t# @
p1=q1+5*@nrnd
w7 \+ u, L6 U/ ?4 ?7 s
p2=q2+5*@nrnd 0 B\" q' F f3 K( p* X, w6 i
wend6 y\" u) N9 \\" @
endsub