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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 s( q# v) V. J5 A
wfcreate (wf=temp) u 100
\" N* }% `; H2 B9 Z3 D
! l# b; j/ _ I2 ?3 ^5 t
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
' L. `5 }, G% Z( e; F9 T$ x# {: B
scalar m
$ f+ z; k3 L/ S1 I+ \
scalar n( W- b% ?. \* d4 j* V
m=-100+200*@rnd$ a\" G i6 \7 r z$ \, o
n=-100+200*@rnd: E, i% y! l) I3 E$ {) E
2 ^\" f% ?- c, U, j, d$ V
'定义关键的几个变量 y/ K- L- D/ d: [, c
scalar jw=0.999\" U. w8 i/ W: a5 G
scalar torl=0.001, c8 R6 p. e+ {: T
scalar f0 '最终函数值7 n6 R1 U* c9 I
scalar f1 '旧函数值
& {6 _4 Q0 j2 k, G7 E
scalar f2 '新函数值
) O) f9 u% d+ @5 H w8 O3 N2 U. Z
scalar delta '新旧函数值差异- f+ G3 P$ y; G, |) Z ?
scalar temp1 '扰动后的自变量1
# {8 I. ?) Y; o) q4 J* f
scalar temp2 '扰动后的自变量2, |. R2 J7 @; B, B\" G0 y* i* }( P
scalar tc=0 '记录降温次数
5 R$ g8 ^& B3 y& [' g' @/ F
matrix(16111,1) values5 {( V2 L% ~ _1 A0 {- {0 @
' P* e: A\" S5 B( I( G
'设置初始温度( A) G3 h% m/ d\" }2 A3 t6 M0 z; v
scalar temperature=10000
+ v# l5 [, B* T' |
5 f9 c+ @9 p% ?5 L, c7 \
'主程序
$ f J8 i! t H0 R: a+ X% w: m
while temperature>torl
1 b, h' o8 ~ i\" o/ \
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
Y5 z9 C% f R! \ F
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动. b2 `# |! I5 `8 G: i
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
6 @6 q4 ?' H: P/ Z# X* o& @
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
& T8 Y2 a% C& q6 a
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
' K# i/ K* p5 D4 T9 G8 ^0 G
m=temp1
g# f1 A\" n4 y- e) k
n=temp2' d7 d3 w$ u$ ]9 \6 p/ E
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
/ x) S( p9 _9 c# {2 {' h* X
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
9 j* l$ b- C! s3 @! ?) b
m=temp1 {* z8 r' b* o0 U
n=temp2
' }# i& H& Y& p4 w |+ e7 z
endif2 T+ [+ W, A\" T* j/ Y- f# P
endif: `) C# {! x2 O2 ~
temperature=jw*temperature '降温) J0 ?7 @$ l+ ?- r# d: [\" R' ^
tc=tc+1\" j/ A# A# ]1 f
values(tc,1)=f1
* D7 E5 A! f7 c
wend
; n9 }, y, F: P. E X1 g/ o. M; e
call tfun(f0,m,n)6 C0 c3 e, `; b1 G1 N/ n
& C# b5 T) t% T& Z
table(4,3) result3 N/ R; I' f4 j: \; o+ C
result(1,1)="Optimal Value"
1 X# J* V4 N# z. }. n
result(2,1)="Variable1"
\" Z% |$ `8 h7 g% j. s. s# G2 O
result(3,1)="Variable2"
. N, h& p3 ?9 K4 `\" _% Z% T# ^
result(4,1)="Iter"
/ L1 n$ m- Z6 V5 m. p' D
: f* p; B6 U, ^1 r5 \& C( r
result(1,2)="f0"
' j% A0 W1 ?: ?& j
result(2,2)="m"
3 w# f' l' x/ |! j: ^# o
result(3,2)="n"* t, ?) p6 h5 Y5 Z
result(4,2)="tc"+ I7 z/ v) E! a8 X( f, ], H) \% X
& f& X\" g! \. t3 o4 ~( O
result(1,3)=f0' ~* w) o2 y0 T/ I/ j6 n- C
result(2,3)=m2 {; E4 H5 }2 O' O: m( W/ _
result(3,3)=n
) A6 g# g3 q* G. {0 S7 c Y; {% Q
result(4,3)=tc
4 D3 B& V' O* W5 }* O
9 q3 \2 o! d }% y# G& `. O
show result
1 t; K, P; ~2 E1 L0 t P, F
show values.line! `9 M( M6 M; ], N8 Y) e' \0 c
( Z. Z8 V* i. E4 j% a
'测试函数
1 K+ G. t) r5 A) x- w$ ^
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)$ ~7 e6 F# B# S
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2\" a/ e) X9 B9 o1 V9 g
endsub
1 k5 w. i; o/ I* @
9 p3 w& ?6 g0 j$ ?: G
'领域产生函数，使用高斯变异
+ Z5 E4 o* D4 N
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)+ C* i, N1 g' K7 f
p1=q1+5*@nrnd: L8 }/ b0 r6 y
p2=q2+5*@nrnd
( K8 B9 [ Z8 ^4 E
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$ }$ N% Z! z& h
p1=q1+5*@nrnd
) U$ J# o8 u& m
p2=q2+5*@nrnd n! G$ \( E, r5 }: t
wend) K! x) m2 d* l6 s
endsub