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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* c\" L2 h4 f) n. O |3 H
wfcreate (wf=temp) u 100
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