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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

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	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 |正序浏览

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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4 E S1 o& @- {* j& r& X
wfcreate (wf=temp) u 100
g8 V0 c( ]4 F
6 t6 W' ]/ {2 Z' ~' ?
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
, {9 V1 O9 u! J; `
scalar m
; G7 G) n& c/ T. S, Z4 h* I' v) K
scalar n
# Z: z7 k' R2 c, X( f
m=-100+200*@rnd
/ m8 W# A$ M. p( @7 @. G4 \7 X
n=-100+200*@rnd
7 M# s1 W8 y' x$ s& s
9 {( \2 \) n& l P
'定义关键的几个变量
; d/ A0 O% R* C* I7 \% v
scalar jw=0.999. W* A* U. o$ \; q
scalar torl=0.001- I1 ^) v6 Y$ G0 g* \$ Y, A) ~8 A
scalar f0 '最终函数值
0 P8 {5 ^% I4 w$ L7 }
scalar f1 '旧函数值- O9 q! S) n: T
scalar f2 '新函数值
$ b$ s0 y9 _% e' p6 K1 d6 o
scalar delta '新旧函数值差异' p8 t5 v! ^! Z
scalar temp1 '扰动后的自变量17 H% N' A) m\" t1 K, s6 |
scalar temp2 '扰动后的自变量21 I; q5 I. v/ @; i$ }\" Y: L
scalar tc=0 '记录降温次数! E0 o; y, o o8 y
matrix(16111,1) values
, K- n4 O& G\" l K; X' L; R ?
1 f( C! I7 }; e2 i) z: B. H) u
'设置初始温度\" K) N0 z$ R: @2 m2 E! r
scalar temperature=10000# ?6 K/ s7 B6 R0 V. H+ Y
) K. F( W O0 F1 O! S
'主程序* i( h4 h L) I\" y$ V9 G; \# r
while temperature>torl
, o. Q+ \; U4 ^& K
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
2 Z0 N0 x\" i7 }) V1 W( ~
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动4 A( x3 Q- X( {6 [ q, W
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值0 m, S2 z9 o, ^
delta=f2-f1 '比较函数值的大小+ l* K, Q) A0 T- y) j( j! H
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
: o. p& b9 ~* w9 a
m=temp1
8 u1 m( ]8 @, E* I$ v
n=temp2\" J% G: y( g) z1 E# r ]
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值/ ]3 F: V6 ~( f }
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
3 F# x: c1 v/ v+ D! U
m=temp1. k: S9 H# s0 b; j8 R. C
n=temp2
7 C% @! E' {) ?7 C# s: T. l0 B
endif1 ]2 F' L x+ @; R5 J
endif( U! X: S {8 v0 S7 ^7 e
temperature=jw*temperature '降温: f* Z0 G& _/ {$ F/ \\" h
tc=tc+12 }# L. _) u' r
values(tc,1)=f1- a$ n+ w0 K* g
wend
\" j8 P+ T- ?7 ?& O# M. g
call tfun(f0,m,n)
% j% h\" E, |; x6 k) n
' ?# M7 P. `+ l$ n2 ^: {( |* t; y
table(4,3) result1 b% g6 Y2 O/ n% T
result(1,1)="Optimal Value"
( s. {/ Y7 S, j: Z5 W$ Z' W% D
result(2,1)="Variable1"5 i( j4 F& D: H) e3 y
result(3,1)="Variable2"
9 l\" ]5 h' w- W
result(4,1)="Iter"\" \$ t C\" K: Q6 e
( A% r) ]2 S' S% \/ |$ g S
result(1,2)="f0"
( n- _$ O( q2 x4 `+ j
result(2,2)="m"
+ E/ c& r) J0 @7 t# `4 X
result(3,2)="n"
4 P& U5 W9 p\" O% E9 l8 y, p- j% i& Q
result(4,2)="tc"
+ [) g5 N( l+ |( i7 k
' ^. S8 d+ n1 c( V) b
result(1,3)=f0
1 [/ I/ i- d1 }0 J7 n3 A; V
result(2,3)=m: N u1 d% n3 n# o6 f* j
result(3,3)=n
: K, U) h+ c' P7 D, ]\" e
result(4,3)=tc
- m' S5 x6 y: I8 p# f
& ?9 e4 n0 u9 l( x
show result
( Y L/ p/ N\" F: w
show values.line& I' w0 k. K0 ]/ Z2 f
0 Y. k+ D* f3 {\" ~
'测试函数
+ V5 x6 x {: B9 Y/ J+ Z4 X0 m/ F+ }
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
\" o4 u' k9 ]6 N; {( G# s# a2 R* V
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
& ?+ I& P2 n3 y% x! Y2 K: S
endsub
+ t$ c, D0 x$ r3 d+ u3 t: T
' A C4 I! u4 C: `( q& \
'领域产生函数，使用高斯变异
& k( J$ f, ]/ a+ ^# y# i% y3 v
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
* b1 @& J5 \' j\" m% ^
p1=q1+5*@nrnd c) V0 d2 j\" `! g( W: W$ ]
p2=q2+5*@nrnd
9 d5 d' h0 i3 {6 ]9 l\" \2 N
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
+ m/ Q, B9 ] ^; G, K9 \' D
p1=q1+5*@nrnd8 v9 N: c/ W) N; k, H9 T, G$ H
p2=q2+5*@nrnd
, S1 X! E+ a2 D
wend( a5 _' E- q\" ~7 a2 _: }# `2 \+ |
endsub