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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 |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
# o) [6 Q. j$ G+ {. q, @; |
wfcreate (wf=temp) u 100
* I) R6 M5 ?2 P& G% b5 }# y
# w) p5 U1 d% q7 u7 E
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
9 m8 e' k! N0 |$ P
scalar m
- X( b+ p/ O% _
scalar n
' L0 y; `% ~; ?9 [5 {& n
m=-100+200*@rnd
4 g3 u9 T8 i5 g- {3 W0 d, J2 ]
n=-100+200*@rnd) c7 ~# e\" j7 R9 p: m9 w+ z0 r& |
0 n8 c/ B6 |4 z2 F5 e
'定义关键的几个变量
7 ~0 G9 z5 Q\" y* _7 _
scalar jw=0.999
! C; p G W2 f4 `- i- ^) L1 J# p
scalar torl=0.001
5 r0 j, ?# w, m' K
scalar f0 '最终函数值
! ~% l& y2 P% q: I: k0 T! K, h! l
scalar f1 '旧函数值
- q2 T+ ]7 P5 f7 t0 I# \- T7 z/ `
scalar f2 '新函数值1 F! M3 u+ J6 L, n/ _
scalar delta '新旧函数值差异
% e% T+ j7 p% o3 O
scalar temp1 '扰动后的自变量1; j# w\" Y5 A) M0 q* g3 [
scalar temp2 '扰动后的自变量25 J% K' y! X- X( U- v
scalar tc=0 '记录降温次数
6 W/ K4 a4 P) v* A) O7 c9 B% U
matrix(16111,1) values
; E3 R\" p2 h: U
9 H: p. o- ^\" A. Z& o# n9 O' l
'设置初始温度' @3 t' |# P- E8 y( d\" R y
scalar temperature=10000% n$ P# Z* P5 j( y; c, g8 W. f, F
9 I\" t# A& P+ a# U\" E5 A9 h
'主程序
% G$ J3 @+ J$ v e. b
while temperature>torl
\" p1 A, o# s# v' o7 X8 h
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
) ?& Y8 g3 h) |* I\" \3 X* e
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动7 u1 C5 u* x+ H: h% c
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
! [! F: W7 w6 Z+ o; W
delta=f2-f1 '比较函数值的大小3 X# H0 V: u2 ]\" z* Z\" _; |8 L
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的% X1 U- R6 m6 z
m=temp1
# [4 E( n% {# _+ z; z. j
n=temp2
( W9 g' `' q- c; P; d
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
: j\" j/ X\" i) G: }6 M1 M, {/ V
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
2 y4 K& U\" O. D+ N: u& k
m=temp10 e4 `+ B- g. B0 ^
n=temp2' m% A+ m0 r0 i3 E9 q8 q
endif6 z$ [% e8 q1 Z+ f\" f. d
endif1 `( l9 c# Z$ T
temperature=jw*temperature '降温& j' N- X; I# y7 ]) X E9 C( l
tc=tc+1
5 k( T; J6 R) L! k
values(tc,1)=f1) b1 a- ^' ?# y0 D$ L: h7 a8 O! {4 s
wend% C& i+ X8 N( q0 d4 b\" @! f/ n
call tfun(f0,m,n)& Z( }# \$ q; p/ L
5 Z/ l0 [5 l8 ]' t5 ?# |' u
table(4,3) result
& w8 U+ x7 i7 g4 ^- K
result(1,1)="Optimal Value"' u. ^3 X4 C5 H6 M
result(2,1)="Variable1"
$ R' Z4 n6 `$ B5 X6 R: \# @
result(3,1)="Variable2"
( P6 _. N% a; F* ]2 f Q/ G! X
result(4,1)="Iter"
, o1 T. t7 F2 I( ^' q+ s, o
- F; X; N- [8 v* P0 a; b7 `( b
result(1,2)="f0"
; a% R$ n6 E9 D* s) b8 i2 w
result(2,2)="m"/ t0 d, Z- K) k0 `0 r+ q5 o
result(3,2)="n"+ g- \0 z& V: `! P/ w) E
result(4,2)="tc"2 l0 n( k) d3 Z, W# @/ q1 `3 J) K
. }0 n+ T6 ]6 d) ~
result(1,3)=f0
# C6 d0 F9 L* F0 ^3 N
result(2,3)=m\" r; L5 F4 i- A. S( o$ P1 o% R5 Q
result(3,3)=n/ Y& u* `& v- H4 I
result(4,3)=tc
+ Z, {7 k+ w; L$ X$ |8 d
: Z: D$ f- C4 K# ]
show result
: X8 v3 T6 T C3 Q# P& k y# w
show values.line
4 H0 @& M% G8 R( m) ]* D. W5 ?' d
9 w# {. [1 ~7 n
'测试函数
\" N/ L( F; \0 W8 a1 L& c, \
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)0 a2 K5 p2 D/ S( u0 H
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
9 [* C' y) d/ s1 e2 u
endsub1 ?' ]4 s0 e; L2 e1 Q0 ^
% z5 y7 g0 U) u$ w. S
'领域产生函数，使用高斯变异( m2 e9 R) p a* O
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)5 U& J: M! G$ d8 e
p1=q1+5*@nrnd8 m# B) X3 p) |6 W4 ~
p2=q2+5*@nrnd
1 i0 V3 N% s+ \5 n* f+ V, C
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- I: o# H\" d7 j$ H* S# r* E
p1=q1+5*@nrnd0 c& Q\" A- H; Q\" Y: g( p
p2=q2+5*@nrnd / m1 z& A4 d+ D
wend
& M3 ]! I' m; ~( @4 `$ `
endsub