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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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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 |
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。/ j& v5 {# _. R$ K2 A
为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:6 U; G8 ^* A5 d3 k" E# N# |8 d
% n4 @* Z0 N; {) p5 C5 s" ?: l此函数在x=0,y=0处取得最小值0.! ~! V1 i0 x/ S6 U
B! L+ O7 L' [# x9 u" R8 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
A; M- G, y9 S l7 [, ?) z, i( `7 x - 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
复制代码 运行的结果如下:
# j- [. y3 u( C( M
: B- U% R1 H( }" S0 a) {) U
, E J& }# H2 b
函数值的变化如下: w; L V' f' ?8 t. O9 J* h
! o7 k* S" c) }5 ]% O' ]" ~- @
$ g9 Y8 U9 g8 A- d- }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。% j5 |+ y4 F5 F" w; n; [7 Y
+ Q' I$ M, l( R7 e( C
/ H) q9 I! @& x7 ~: g
7 Y' d$ f6 q& R# ?& L) s3 m
- m8 T W2 q5 k: | |
-
-
SAA.prg
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