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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
/ F& G& F2 p( I7 F9 l
wfcreate (wf=temp) u 100
: K0 v3 e F# F7 I& \
I5 ]& c\" X$ H
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值3 O% C+ S- j, h) _) Y& z
scalar m
/ U4 H' `1 j0 o/ C
scalar n7 r8 h+ `( w G( J& ^% y
m=-100+200*@rnd
/ L9 `4 j- d2 R x; l5 c- i
n=-100+200*@rnd4 M4 Q& K5 O+ C& T7 w# o& a6 w6 X
; j% L$ T1 ~$ O2 u$ T2 V8 h
'定义关键的几个变量9 F! A. S$ b# N/ A) ]& q. j2 ?* W
scalar jw=0.999
, f7 x/ M9 j/ r1 `0 ?
scalar torl=0.001+ x: j3 Z* z0 [+ X: R$ T
scalar f0 '最终函数值
. a7 A2 h4 @ g: ?$ Z$ v4 m9 h
scalar f1 '旧函数值
. t: z' p+ A. q+ A# n
scalar f2 '新函数值* k, O5 V7 P6 f/ Z
scalar delta '新旧函数值差异5 w5 t$ B- v8 ?
scalar temp1 '扰动后的自变量1
( C% ? y) w( R }* I' D1 ]
scalar temp2 '扰动后的自变量2- B }- r# Q( u3 X0 a. ]! s* Z4 X1 D
scalar tc=0 '记录降温次数- }( Y\" T9 G8 G8 k
matrix(16111,1) values1 S) T3 {9 k\" n, e8 m0 T% Q3 N- [7 M
' o! J$ k3 r7 t. [' }& t3 D
'设置初始温度+ i( B2 I- O: y S k4 f& g
scalar temperature=10000
# w1 \/ W4 N b\" T7 O2 D0 c# M% l
) s# }7 \, ^- I1 D8 P- A1 t8 M8 D
'主程序% |- Y2 O- y& z. B3 \2 u
while temperature>torl) O2 n+ u4 E5 Q- H) b
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值' P2 F* g/ K, P( K9 N; o5 n6 @4 c
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
7 E( o$ p J- R
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值/ z* U# z) ^9 a2 {% O' E
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
# x. X5 }4 I g
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
' _1 M\" [; \$ f2 m( F
m=temp19 A }6 b5 Y, o. x; g) q: M
n=temp2
. ?, s; E; t& G9 o
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值. ?- A/ L# Q0 g5 ~9 \) z# B
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
6 C8 @- z9 ]+ U
m=temp1
& i8 ]5 [, T3 X$ ` F5 U
n=temp2
! ?9 f4 w( v3 A t\" m: b, g4 u8 o- x
endif
' ~, E8 W) Y1 a2 ~5 C; J
endif
9 Q; C C\" v4 Z& f( L
temperature=jw*temperature '降温
3 z9 v6 h% [* N0 ?8 Q( \
tc=tc+17 A5 o, j! s8 i\" `
values(tc,1)=f1
/ b\" j, n/ ~$ j( {1 [3 U. n# Y
wend; f2 d1 `) y; Z7 c& x
call tfun(f0,m,n); F& b. y d' c3 o, O, v7 n
8 J! ~& F% y* S5 F$ `8 M
table(4,3) result
& N0 Z3 _\" Z, O1 H) Q' P
result(1,1)="Optimal Value"; Z5 J9 J, \5 x$ R
result(2,1)="Variable1"
! \% e; I' {' \0 @, s
result(3,1)="Variable2"
' p: t9 c- n$ x; e1 Y/ v
result(4,1)="Iter"
5 f7 N- B i4 j
+ {$ D1 [9 s1 F0 [
result(1,2)="f0"0 U5 i8 |' |4 @. |5 B/ p% I
result(2,2)="m"
' i( {3 m% G5 i& a O5 }
result(3,2)="n"
% i; Q3 J, F7 X' n1 J2 ^
result(4,2)="tc"
! c S7 e! S2 i# x1 n$ Z! R
. ]! U1 S: N# Z, a' C. M
result(1,3)=f0& V* K* M\" i. e3 F& @
result(2,3)=m
' S: b2 R, g' y: s C1 V m9 T3 H
result(3,3)=n/ N& w, T4 Z\" W. d8 F
result(4,3)=tc' ~7 U$ S) {/ k; d
. o6 i' V6 z5 K' U
show result0 x9 @- _. N. M2 p5 g8 b/ s
show values.line; V8 e9 Y1 l! M; R$ l
1 J D+ h1 p1 a: O p) |
'测试函数, X* n$ @$ l6 |% T$ u( l/ s
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)1 ?9 j, `' S6 f
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
6 I& J$ J6 c* }6 K
endsub# @ T0 I P# E' g: P' q/ M
+ {8 ]* i1 }$ e5 a( S9 Q# Y) F
'领域产生函数，使用高斯变异
~' f$ \7 [1 T3 x, K& \7 H$ u
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
% J$ `) g2 e1 y9 Z# b\" y j5 p
p1=q1+5*@nrnd
9 @9 N4 h' C6 ^1 }) `. m
p2=q2+5*@nrnd
9 X9 D# `7 D% o& ]
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- e6 O: Q\" U$ ^' y+ j
p1=q1+5*@nrnd
( }0 [, j* k( y a+ D! b
p2=q2+5*@nrnd
; r) |5 @/ U0 Y. Y; r
wend1 s+ w2 \+ l) [/ d8 m+ q3 g
endsub