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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4 a( }4 w. ~* E9 B4 X
wfcreate (wf=temp) u 1005 ?9 S* m$ o8 s# e/ Z1 Q- P5 Q9 U
\" G# d2 K6 a( U9 C
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
7 ^0 y2 r9 ~$ L\" G: o8 j& J% u
scalar m
/ v0 N# o7 Z0 H* D
scalar n
9 w. u# R p9 ]+ \
m=-100+200*@rnd8 N( V+ B6 ]! M% E, D' x( [
n=-100+200*@rnd) N: Z l, y3 u% Y' f: A( W' q
1 M$ L3 W# @( h/ a4 _6 w
'定义关键的几个变量\" {6 B( v: b7 h9 s. r/ L
scalar jw=0.999/ A) D/ a8 ^ w- A# {% V6 o
scalar torl=0.0011 _9 Y, O# n r3 W, T9 T
scalar f0 '最终函数值& X# G9 T, N& o
scalar f1 '旧函数值# G& s% Y0 O3 R/ L' y2 U
scalar f2 '新函数值( y+ @0 l5 T( Z6 f9 ?7 s% T6 U
scalar delta '新旧函数值差异* s( E4 I; G1 b5 m. |9 U
scalar temp1 '扰动后的自变量16 @- _$ u5 M; f4 n3 W
scalar temp2 '扰动后的自变量2/ t2 P% D. c# s& T
scalar tc=0 '记录降温次数
, x6 Y; t' L' w+ G6 \ Z# F
matrix(16111,1) values/ a3 p# o* B4 {! {! d9 X
$ y5 {' S! p\" B# ~% A6 a
'设置初始温度# K- |+ w; c' a6 e0 j0 k
scalar temperature=10000
, ?/ _( x5 l, _7 K0 y2 k1 ]) O
2 S4 D1 k) e0 A* o' x
'主程序
7 m. Q0 g& R3 c. _& B
while temperature>torl/ w1 I1 w+ D1 v5 P* m
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值2 J4 L' \% N! r+ N& _& _
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
5 g7 `' Y) `, M# S( Y2 ~
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
1 h! i6 ^8 g3 @/ i. }6 @$ a
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
' C' W& R2 w5 {# s4 K. c* e
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
; X' Z0 X( Y\" w- V; m
m=temp1
% c$ S8 S# I4 y% L6 c
n=temp2 F3 U3 Z- f% E! z4 B
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值; a k. [% ^* U6 O% f1 Y! m# a; q
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then\" q) ]4 H+ u9 C6 C+ p/ S) O& Z0 }
m=temp1
- O' t p7 Q6 p. H* X {\" s
n=temp2
( P% @) b, Q' j. p) Y6 b1 @! S
endif4 q- Z7 k( }% T0 C) M; ~5 Z, I
endif+ P- U( S+ z. C- f& Y, S
temperature=jw*temperature '降温
5 \3 ^/ u# L1 s+ [
tc=tc+1
\" q7 x: v+ f; c/ {8 P
values(tc,1)=f1
6 j5 Y8 @8 ~2 L
wend, d; N' t9 h( I3 K, X- s
call tfun(f0,m,n)
) X( V' @% U8 ]( }& {
7 F; Q* Q! N\" p: ?: f2 _; |
table(4,3) result
, r6 `5 a& j- E8 }: G m! h5 J
result(1,1)="Optimal Value"
7 b. \4 w# a' {4 c. |
result(2,1)="Variable1"4 H5 j, U3 j: \
result(3,1)="Variable2"$ W$ R* J7 E. [1 M, e
result(4,1)="Iter": z0 O% _, z2 \0 t- A, Q
5 m( g+ t+ s& }9 ?
result(1,2)="f0"# j2 t1 J7 A4 V
result(2,2)="m") H1 B8 I1 ?% l, f5 ^
result(3,2)="n"' \' k, Y' h& O+ G+ y
result(4,2)="tc"
9 e\" Q: l3 i% R5 U) B* W\" n
+ c! u7 W9 ~ F9 \; _: i
result(1,3)=f0. S D' a7 j\" {/ l: S6 @4 c+ d# X% v
result(2,3)=m
, G! W+ U+ s8 O7 f) [
result(3,3)=n3 M3 t1 U; v/ K# i {5 O
result(4,3)=tc' Y' c+ `3 O! M0 F3 D2 a/ a
3 B6 D4 w; }' d9 X, B
show result
# \' d8 }; U- S, S4 a X% ^
show values.line. g i. E1 M$ k3 Z, f\" {0 X
& x/ e0 I0 p7 [! j
'测试函数' ~: Y( a9 Y3 }% u6 i3 W
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)% F' U* g& x, j
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
: P, X6 R3 U9 j: q: o( o& p' y$ W
endsub
& w6 x! H) B/ A- |
) u4 \1 i: S9 r. W. U, k
'领域产生函数，使用高斯变异
?/ Q% n# b/ c; o' d
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
. j8 H7 O+ i+ |4 M/ i; c4 h
p1=q1+5*@nrnd
* b; S9 v' j4 R$ P
p2=q2+5*@nrnd 5 J: b6 M( S# T) `
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
1 e5 W3 s/ b7 |
p1=q1+5*@nrnd6 R& N% Q7 ]3 @7 f# H
p2=q2+5*@nrnd
G1 i: z$ T9 R4 d0 u
wend
8 R9 n9 S5 i! z/ X; \
endsub