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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
) f ]- u\" |0 T3 }
wfcreate (wf=temp) u 100
& s/ G5 a8 \5 _' l
5 L( R$ e5 k }! U; u% V0 j7 @
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
$ F0 e [# `# t9 j2 V2 U
scalar m
1 T: V$ O\" k/ o2 I5 M; B
scalar n& ?3 E, f; s O' b
m=-100+200*@rnd
( T5 V b* y, P& Z
n=-100+200*@rnd
6 l3 F1 s; h7 Y0 C- {
'定义关键的几个变量
# O, d+ O3 u9 h% e
scalar jw=0.999
6 |9 A# x( Q J1 u2 k. e& b/ \
scalar torl=0.001' ~( F' Y4 J\" Z# ? N& Q3 b8 I
scalar f0 '最终函数值
, r+ P& |' _! R& L: N/ X3 \( y
scalar f1 '旧函数值
g. `* {3 O+ |, K, f
scalar f2 '新函数值
G# V. u' N& ^; T' j: P8 Y
scalar delta '新旧函数值差异
3 U' e; g8 i\" \
scalar temp1 '扰动后的自变量1( v! J7 X, A4 |% D+ g
scalar temp2 '扰动后的自变量2
: J/ J4 C# f, k\" Y6 E7 _: A
scalar tc=0 '记录降温次数
5 ^3 o1 c5 o/ U6 ^
matrix(16111,1) values/ I8 E* l) ?+ o% M @
/ o; o1 h. V+ o/ C
'设置初始温度
: l% y& C1 K0 b6 { F6 t k
scalar temperature=10000/ g ^4 }2 ~2 ]% Y
3 Y. s( g4 t6 Q, e: |1 P\" f
'主程序1 \9 q3 I- B7 n1 x [- ?
while temperature>torl6 @' D1 z d/ E7 i3 H5 m y
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值, a/ w- `8 _5 p* {* b
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
1 q7 S$ B: ^\" p% j) j( d' ^/ e
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值 N3 M2 e5 d0 H& P) c\" J8 R: T& K
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
6 y# y' w' x8 ?8 x7 v
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
! `0 `/ \* y$ l9 X( f. P\" `
m=temp1
0 c6 o0 W, F4 T
n=temp2
8 x2 M- @! k) r, `9 _- L
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
# y- @) F% m& q `
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then5 H\" ^+ J' x- j) a& R2 }+ `
m=temp1
, t' b& S- g1 o. T8 r2 F( O7 ~
n=temp2
. T9 _4 a. f7 I6 o! O- V* @
endif, T% R; k7 T7 N$ \/ f
endif1 x# |3 f+ P\" e( G8 T
temperature=jw*temperature '降温
, w& ~' P8 }' j8 P$ n
tc=tc+1
+ [) M/ D\" ]5 h' Z
values(tc,1)=f1
4 h; f, q1 g. q6 m* R. [
wend
! L4 h5 ?/ ?. q/ h! @, N5 r+ ~
call tfun(f0,m,n)3 Z; H6 m9 H( l X+ J- V3 r
- w6 _7 N\" @1 G+ p; _) [
table(4,3) result
. p' b J. [! d: Y
result(1,1)="Optimal Value"
# b) h. `/ X9 E
result(2,1)="Variable1"& d1 F/ J- T1 K. z1 s
result(3,1)="Variable2"
5 a, l! F# W: _
result(4,1)="Iter"4 o+ Y6 P C6 Q
' p( h$ R B& g% d! g
result(1,2)="f0"
: u) y. V* `( k
result(2,2)="m"
result(3,2)="n"
: d. b1 Q, E5 X
result(4,2)="tc"
0 I, a5 E$ M5 d4 d* K6 W$ [
. d @ d\" Y' o5 O; j
result(1,3)=f06 z\" J7 F' q/ h3 \4 s4 B
result(2,3)=m
1 r3 Q L2 h2 A, @! M+ F
result(3,3)=n* Z: o) {& L& Q6 t! O, y. {% {& v9 j
result(4,3)=tc
' b; h* _& o0 i2 v
+ ^# {& ^+ j1 b\" o E
show result
2 Z f- Z* p8 [/ u& k& U; ?
show values.line
- L Z3 f0 ~; L+ n. s
* R8 Y) ]6 ~6 S7 P' Q w0 `* r
'测试函数
8 T8 ?, l+ u) s2 D+ ~
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
1 \) y# ~( c# M$ w* j( q. L7 ~
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2' U# K1 g# V/ \* u7 |
endsub
# n: j2 C ~2 ^; I2 C5 R! P
: o5 E) J9 u- H& N* c\" D8 ?
'领域产生函数，使用高斯变异
$ g& g; e6 F6 L0 I7 a
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)4 k4 Z, ^) q2 r+ _
p1=q1+5*@nrnd! |+ v8 Q! o3 F4 ], u6 `: X! U
p2=q2+5*@nrnd , t: f8 L4 R& E R' g
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+ P( E% X# H\" m+ ~3 {9 W
p1=q1+5*@nrnd1 [8 p q) q/ Y
p2=q2+5*@nrnd
# W0 Y; {. _3 e7 w0 R9 L' t$ W5 U
wend7 ?5 C8 Z6 A; t: q' ]$ z. f3 B
endsub