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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
. a5 t4 E% @\" b/ J
wfcreate (wf=temp) u 100! I$ u- k$ [; _: N9 Q* V
) } l\" [. v) f6 ^ C' N/ F. X
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
8 E+ ~4 N* M0 z/ ]
scalar m7 a0 x' f3 ?3 O0 V\" ?- X
scalar n& [. z# z S1 i; U- N
m=-100+200*@rnd; \& B1 Y1 D6 M3 k, \' A) I0 N
n=-100+200*@rnd
3 S* K6 Y3 i. d\" t* R
+ q* e* P s. ?/ N$ ~; p- M
'定义关键的几个变量
6 f5 h6 o; r8 r& R x
scalar jw=0.9992 l6 K5 C1 |* G5 p+ T
scalar torl=0.001
' A- Q( y5 y\" z6 E
scalar f0 '最终函数值
' X/ m7 w5 h6 z4 C4 _
scalar f1 '旧函数值
' B; u* Z* k6 e+ ?0 j( `
scalar f2 '新函数值- `. \: N! o; n, f# x6 J) N
scalar delta '新旧函数值差异
) n# K. n2 V- d8 O+ v
scalar temp1 '扰动后的自变量1
' Q\" g7 ^) c( @' U8 b7 x# ^: ^1 ?
scalar temp2 '扰动后的自变量2
; ~; r\" _6 }. H% Q2 I+ _
scalar tc=0 '记录降温次数) a& P7 k' a! H* K$ B
matrix(16111,1) values3 f p# a) @, }( i3 I
% j |5 Q% H f( Y, m
'设置初始温度
2 H1 {5 V1 a9 o9 o+ q
scalar temperature=10000
8 @% Y' K8 N& ^' d9 q- v6 r0 l
- ]& Y: ?+ V6 p7 _* A
'主程序\" x9 ^6 ~9 K6 H. H; m, Q& n8 L
while temperature>torl
& R9 Z3 W2 R: o* K# [4 R
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
1 v: z6 i! X. F8 Z\" L y, z' k
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
: q8 T. z5 P2 ], J+ t1 O
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值7 \6 q& {& S4 M& k0 S% Q- H6 u
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
# u5 t2 C% ~4 y3 H% g3 ~/ _3 R. U
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
. s& y& a3 \. c g
m=temp1
3 L! K: {8 X2 u9 o' j\" H2 u
n=temp2
3 ^: T- y2 K* G\" b6 ?) Q% e
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值2 a) o k% ~: M: v\" } Q$ L
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
( k. O\" \- H2 h. x4 d3 u) U+ ^; ~
m=temp1! f* a, W\" x( @- K9 O7 J
n=temp2
1 {8 ], y% x3 I& @% y
endif
: C |8 c- V: Z9 M3 _# k
endif: e9 d6 u: O* \# {/ a- t$ v# T
temperature=jw*temperature '降温3 x: K3 {% A+ B8 {7 R8 N0 O# V/ _
tc=tc+1
6 w# q9 l1 F- t% t% q
values(tc,1)=f1% s: K+ J! O- P3 p+ ^8 g
wend
' k' D5 j8 t4 Y5 S' m4 B( Y% ~
call tfun(f0,m,n)$ y2 n. v7 m% L! s3 X2 ]4 p8 g
) p% }/ X) N7 ]2 Y7 |% ^' T
table(4,3) result# n4 |) a2 |7 I9 r, ]! L% ]; k
result(1,1)="Optimal Value"
! C D# p! E9 z# E$ `, F- c
result(2,1)="Variable1"; u$ X! P0 |5 ]
result(3,1)="Variable2"9 I+ j% R+ E# `( A
result(4,1)="Iter"
' k, S2 J. T! V, n
6 _4 b) ~/ H' L/ E' l
result(1,2)="f0"# W9 w& T. l2 @+ |# y+ K( ~* P
result(2,2)="m"
* F- m9 y1 S! ^5 }1 B2 y/ U
result(3,2)="n"\" J6 l H; ~: R3 i/ g$ ]- J2 e
result(4,2)="tc"
/ m- Z7 z* y\" N' _8 t' |
9 p. S, U& ?6 u, k& x3 Y! ]
result(1,3)=f08 i; S! J f4 M2 V0 f7 V6 Q1 e$ M
result(2,3)=m& V) b; D: O- R
result(3,3)=n- ]! _' C: L+ g2 S; w5 B: E. i8 \+ @$ L
result(4,3)=tc
, K0 ^3 r! z4 ^; F6 q' a
3 K. W6 p3 B, l0 s; k
show result+ q& y+ j5 R! V2 I, a- [: G. m
show values.line
% Y* o3 {5 n0 Z
( j2 `2 y+ g6 k1 t+ Q: G
'测试函数) p c# o, w) w+ X3 I7 F; r\" F
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y): n1 S5 J w6 y) r% X% v+ d( K
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2; G( @$ x0 w1 s V: a9 `
endsub- k% k* X4 d! e& ?# E5 ?, J: d
6 P5 N; m1 h6 ~& K; T% c' z6 @
'领域产生函数，使用高斯变异: s/ s4 Z! B G6 A# K) b6 a! T; r
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
& d7 R y6 M( a# y9 Y
p1=q1+5*@nrnd\" X) i- f! n4 B& s, q7 e
p2=q2+5*@nrnd ; | [* s3 P\" j* Y7 I* l9 u
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
9 |$ V) B7 [' R
p1=q1+5*@nrnd
( F! y! E& w. T0 B
p2=q2+5*@nrnd 8 e! V: d/ x% q3 }
wend
4 E$ W s& d, T1 Y* F
endsub