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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 |倒序浏览

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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) e8 b1 o2 Y- H7 @
wfcreate (wf=temp) u 100* ]& [6 v% F1 ]& J& s( w6 C
0 p' @, B; A0 k0 d& X7 J
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值( l. B0 m8 E9 Q8 ^! Q5 m
scalar m6 ]- g) ?9 M9 o
scalar n& K6 A# O9 p& d: T7 x9 J
m=-100+200*@rnd
3 S- V- z& ]9 ?8 T
n=-100+200*@rnd
( x7 I, X0 a; y7 a; Q
% b# x8 ?% T1 J% x$ b3 @5 F2 R
'定义关键的几个变量) [2 ?\" h. e/ ]
scalar jw=0.999
7 B) F. P% t\" T' \/ g8 N7 |
scalar torl=0.001
1 ], f [8 {* j- g' x, Q' `1 ~: g
scalar f0 '最终函数值. f, F' e& s. b. n0 j) u
scalar f1 '旧函数值
3 b& T6 H4 b) r
scalar f2 '新函数值, B4 l# y$ @/ c# B _- N
scalar delta '新旧函数值差异\" o. Z2 d; K2 N+ o& Z
scalar temp1 '扰动后的自变量12 j. R7 z# ?; r' F9 N w2 R
scalar temp2 '扰动后的自变量2
^* u* q0 t, g! k
scalar tc=0 '记录降温次数
) H ~1 Q1 l8 Q; b7 V0 }, V
matrix(16111,1) values# ^5 n! T6 [, I
4 \1 t$ x% T5 r5 a- K- S+ s
'设置初始温度
4 b8 r* r, }- J3 c% V\" T5 T
scalar temperature=10000
& _$ V9 V r# f
4 X- S, i' I8 l5 i7 K, j% a0 v
'主程序
' M! V* _3 n$ k* E' e: b3 L; H
while temperature>torl
$ [& `$ `( c9 T& ~\" p
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
& W3 c% H' Q6 v6 \
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
+ a! D9 X\" O\" `5 q# ]' E, P6 J
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
% | @# l, ?* c/ M
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
- h: a* r7 K9 p& W5 G
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
! F( V: a; H ^* t3 C# y3 g\" C
m=temp1
% d: I! G9 Z& J! N6 c1 ]
n=temp2
1 \/ q6 S3 ^0 u- b- Y: Q8 v* ^
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值9 a* Q6 M1 v4 J/ q. D; A
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
' q1 X! W1 Z2 L+ G* k0 T; F
m=temp1+ l. r# i/ u5 z- ?
n=temp2- ]+ a8 X; Q: E: y ^& Y7 h
endif9 e& }2 N1 H% ]0 {3 m/ m
endif8 ~# b d. B$ s6 @0 ~% D
temperature=jw*temperature '降温% b% i0 Y _/ {8 b+ j, L1 B
tc=tc+18 F% [# J# [4 u( q
values(tc,1)=f1
# ]0 w% r% B3 F6 x
wend- i! v; h7 U& c0 Q% B, f
call tfun(f0,m,n)
' n1 w5 Z) p9 F8 g) v: `! o
. j& C% V2 d6 X8 ?2 l
table(4,3) result
\" X3 K/ T\" f6 O0 n( Y+ K' i
result(1,1)="Optimal Value"
3 y\" S, {1 K' |/ C1 Y. R
result(2,1)="Variable1"
' _3 Y- w4 ^* H9 E
result(3,1)="Variable2"# _. e3 @. ^# v/ U! u
result(4,1)="Iter"4 A8 h2 L6 {/ A& _
, S9 J0 z$ S6 @8 A
result(1,2)="f0"
0 c- h/ F4 r, J7 x) c* _5 i7 }0 ]
result(2,2)="m"
# v9 N& y/ }7 i7 s) j) g3 {9 ^
result(3,2)="n"
, ]: A' w; W7 k% b; i, F( D
result(4,2)="tc"
6 R- O( z$ S; A& a$ D
7 y6 P o& X0 O8 J) T6 T! Q2 y- c% l
result(1,3)=f0
. p9 k' }5 g+ ]4 ]: b- W0 t
result(2,3)=m+ v6 q; g! V\" }
result(3,3)=n$ J+ U ?. R' U$ M; Y
result(4,3)=tc! \' v$ ~ M- d$ X0 f
! P7 @) R! D2 t t# p3 L
show result, W* B! m, p* u\" j3 n- P
show values.line
3 [; b& ~$ K. K. L! B4 j: A9 M
r# }) Y4 g8 o3 N+ V
'测试函数
! L/ ]- Y m1 r p) s1 e
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)* w. `! B1 d4 g- J& ^ ]
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2, \. ~2 Q: o8 l# ^' s
endsub: ^( u. X0 N Z4 y( \
$ M8 C9 T! t C7 t0 ~* I1 v
'领域产生函数，使用高斯变异$ i$ r' G\" y: b
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
5 m! E! R% R; M0 o1 ?
p1=q1+5*@nrnd
' d) k5 ?+ I' O0 _* L. J\" J
p2=q2+5*@nrnd
. u G7 l3 n% z
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
) o9 Y T7 ]\" P. P# Z9 ?
p1=q1+5*@nrnd
. c: a0 j6 Y# v0 n/ l3 h
p2=q2+5*@nrnd
\" h6 }2 e# `2 O5 [6 b3 ?
wend& ~. q. V9 `& C3 d. g0 A9 o
endsub