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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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    群组计量经济学之性

    群组LINGO

    发表于 2016-11-16 17:42 |显示全部楼层
    |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。- H2 `/ n: {2 i6 W6 ~, I
    为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
      c# b- C5 M: t, y3 W! h- I

    测试函数

    测试函数
    & e8 f; K1 k0 ~. r1 m
    此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
    ' B3 R) q. j# [4 f% w! v/ M# n  M* t2 A2 j2 z& J' D
    代码如下:
    1. '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
      ) }. S3 y9 A4 k& w/ B( v9 O
    2. wfcreate (wf=temp) u 100
      9 e  R: f* Q  D- Z' L

    3. \" h% P& X\" f\" B
    4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值$ A* R- G3 @! |
    5. scalar m$ A! `- L4 n/ t7 a- a( u
    6. scalar n! T/ W- X) `6 X6 I* r( t
    7. m=-100+200*@rnd' l- c, l\" s6 ^' C# _
    8. n=-100+200*@rnd& ~; U* h* E' g8 p- b\" L
    9. . a7 w( y# `9 x) z3 y$ Q! b* j
    10. '定义关键的几个变量! D3 V1 F6 e$ ?$ K\" [
    11. scalar jw=0.999' }: R; [9 r  h1 q8 y/ P3 S1 p
    12. scalar torl=0.001
      * x  r' ~, u; s\" O+ D
    13. scalar f0 '最终函数值
      4 R* m/ y2 o! ^$ W4 E0 K4 c; P\" Z
    14. scalar f1 '旧函数值  D' N, Z4 o- @7 r: g
    15. scalar f2 '新函数值
      : q1 Y. H2 O* L2 g# U, b& M& x
    16. scalar delta '新旧函数值差异$ }5 k8 f( ^# n6 X- C7 t5 O( R
    17. scalar temp1 '扰动后的自变量1\" Z1 ?5 p9 z4 e1 t
    18. scalar temp2 '扰动后的自变量2$ `8 H* C( `8 {1 r$ p* h
    19. scalar tc=0 '记录降温次数! _' Q1 d: L9 u! ~\" p0 B: B
    20. matrix(16111,1) values
      6 Q% r8 w; D\" ^- B\" q( ]( N$ u
    21. % U. r, |; o* d8 K7 w3 Z
    22. '设置初始温度# g9 j) c3 |. b3 p! _) d
    23. scalar temperature=10000* g* a5 P, V$ k; U: v% w8 \# R5 U# D
    24. 9 ?3 S+ W3 n( I\" j
    25. '主程序
      2 O& h: I! ^3 p7 c\" v& L
    26. while temperature>torl+ P6 y+ w. W( A$ ]7 F
    27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值: m- Z$ @7 k' [. H
    28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动% u0 k( x6 D3 x1 f- q3 V6 d1 E
    29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
      + c9 C+ d$ Z4 z1 t# S& e6 r) x
    30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小5 W% a; r: o; U9 }% t. j- k\" y
    31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的
      / U9 T+ e# [! G$ \
    32.     m=temp1) j; R1 h\" ^- q/ |, R) J0 o
    33.     n=temp2
      * G+ ~' c- |: C/ _7 ?7 \
    34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值
      4 S5 m# J$ W& F3 k1 K3 V  @
    35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then# `' ~6 L& F7 p6 {4 C! N8 \
    36.       m=temp1
      1 Q1 L+ z& ^/ t/ Z
    37.       n=temp2
      2 o3 c1 c9 t) U& w5 ^1 V
    38.     endif9 S0 h1 l7 `( \/ `8 k( y& k
    39.   endif/ J1 h9 {- f; |) D4 Y! \
    40.   temperature=jw*temperature '降温
      , |, T* a0 p1 D9 J
    41.   tc=tc+17 S- ~0 X: }1 |/ ^
    42.   values(tc,1)=f1
      & q9 y$ J: j/ f2 j\" F6 L
    43. wend
      ( @$ A4 [! u# e2 d# O# y
    44. call tfun(f0,m,n)
      ) T\" }+ {\" U  R$ C' P

    45. 2 y\" D4 T4 ]# C9 F2 q. c
    46. table(4,3) result5 ]- G; A0 `/ z/ O\" a
    47. result(1,1)="Optimal Value"3 m$ [# @/ Z% e, L: T
    48. result(2,1)="Variable1"
      * E8 s\" Y3 h0 k) d
    49. result(3,1)="Variable2"
      ) L* J$ i' c- b0 g5 Z
    50. result(4,1)="Iter"
      ' I8 C\" ]& I0 T

    51. 2 Z. H1 W8 D# @7 \
    52. result(1,2)="f0"/ Z- F\" a2 s5 g1 q\" i
    53. result(2,2)="m"6 x1 x' [' T* A2 y
    54. result(3,2)="n"
      - h. y# ?9 G, P1 {! v2 ]) p/ s
    55. result(4,2)="tc". b7 d5 N\" x- n- g5 T
    56. 3 Z3 ]5 b: I& L8 K: [
    57. result(1,3)=f0! e( }, L8 {( g! \
    58. result(2,3)=m
      $ m( _5 u1 l1 k- O8 G) }5 K
    59. result(3,3)=n$ ^2 M) X; O  j3 [- h9 C
    60. result(4,3)=tc! P8 U. }, _. k( O  D

    61. \" p8 }/ ~5 m# q\" V\" z* i1 i; C
    62. show result
      6 G: A1 P( |7 V9 q* o9 g
    63. show values.line
      + U9 K8 p\" V/ b& A2 `
    64. , M4 y/ X\" B& @
    65. '测试函数
      1 Q3 {! K3 t# o3 \8 M1 V7 e
    66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
      5 X& y8 ?2 f+ |* H! V5 g( b: X9 f
    67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
      ' |8 p& f+ P0 s, {& C7 t' O- v
    68. endsub  E) F5 G1 S# }( A
    69. 4 S  u# W$ i1 G7 m$ w( h
    70. '领域产生函数,使用高斯变异
      & U( U$ S8 Q5 |8 G6 p1 Z, z& l
    71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
      1 P- J; |& c& w
    72.     p1=q1+5*@nrnd\" y: e. r% K8 U+ p8 O
    73.     p2=q2+5*@nrnd
      7 Z; r3 J0 O8 V4 b9 `
    74.     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
      * O7 _+ C: D! @: P8 _, b/ C8 R
    75.           p1=q1+5*@nrnd
      ) q6 o6 ?0 D: J
    76.         p2=q2+5*@nrnd
      ( g; g2 y! t9 M  d
    77.     wend
      ; M5 E2 }' y0 W( O
    78. endsub
    复制代码
    运行的结果如下:
    , N& N* k+ T; U QQ截图20161116174354.jpg

    ' Y5 ^. v/ ^: H) P" r4 o$ G, g- n8 B
    函数值的变化如下:
    1 u, c. z9 s+ W) \" c QQ截图20161116174345.jpg
      n1 U! m) `  s' H0 r- T4 H' j

    1 {* Y; u, F4 r' L9 u, V2 }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。3 S6 ^" o' p6 b3 J% J

    $ ~& B$ k# I- M, t" r0 v7 s9 E
    / }) A7 p; ]0 R) R1 g/ V8 g8 E1 x: h9 G' H) p
    - e8 s( y$ L  P8 I

    SAA.prg

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    SA代码

    zan
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    春秋两不沾 + 10 很不错的,鼓励共享。

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    四十岁后,不滞于物,草木竹石均可为剑。

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