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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
/ b' m; \, x) S, D. ? z# \
wfcreate (wf=temp) u 100
9 O7 ~! X2 s1 T\" b* n0 J
7 M5 n. v1 Y/ n1 X5 A
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
$ G! o# K x8 h0 e4 @
scalar m
; ^- B) I+ d. ]1 S% g
scalar n9 Y1 H I* g7 {' ^! ?. ?2 P
m=-100+200*@rnd2 J( V) o\" F3 U) `1 n
n=-100+200*@rnd: Z* A8 ^; \$ |; {' H0 C6 `4 D! ?
# V7 E+ e1 R: s6 I; g* C4 E/ s
'定义关键的几个变量, a$ E5 b6 X. s7 A4 U: V, S' W
scalar jw=0.999
2 u. ~\" @- `- Z: u K1 F3 t/ o
scalar torl=0.001
0 N$ H8 O% {; b- c
scalar f0 '最终函数值
- @& i2 T! q% e; r: K
scalar f1 '旧函数值
! ?! `2 |* p% c0 e+ m8 c* F
scalar f2 '新函数值% p3 w7 C* I E# Q. S4 }* u+ Q* o
scalar delta '新旧函数值差异6 @7 i6 C. e7 o1 ?, Q9 g
scalar temp1 '扰动后的自变量1
/ c- y' x\" a; n5 P# `
scalar temp2 '扰动后的自变量2
2 f; m# j\" ^* ^( a3 a5 _) I
scalar tc=0 '记录降温次数
) w. f3 I( ^) J( q\" E! U
matrix(16111,1) values
3 t& m2 X8 b9 u/ Q6 R9 r
, w. \7 e\" \+ H8 Q
'设置初始温度8 P+ F. M0 P2 \1 k
scalar temperature=100002 Y& {' \6 }! N; s) W* s0 N( a: Z
6 @8 Q6 w, E0 m) F: }% J
'主程序
/ S- u0 C' X, o) |! e
while temperature>torl; [: ~' V$ N$ ^+ @6 f8 w
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
, {! W* {2 Z# j2 S2 q* N7 i
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动) |, u+ w0 i7 G; y
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
. N. ?* x- R2 g' b- e2 o. w
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
+ H9 ~7 `+ { N+ |; y! O
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的. N6 G* q+ b( V5 ^5 ^' c+ s
m=temp1
( E# b) g$ |; j2 n6 I6 J
n=temp2
- N/ i6 i1 D: `) {; p; f# c\" f
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值8 b' |% k2 V0 E5 U+ ~4 v
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
|% s( K9 `5 W1 m
m=temp14 F: u) M, B% F) B# H) {& T7 @
n=temp2+ z4 ~# G+ |1 f3 `. O/ v
endif1 g) z' L: A' l5 P% s
endif
\" r6 [6 b& x8 W* B2 @5 D8 H
temperature=jw*temperature '降温
: n; ~+ I( Y6 G6 B* S
tc=tc+1! |; f' P0 i0 e% k1 i
values(tc,1)=f14 r, `4 d, ?- W, c' p. K v
wend1 p4 C$ k. |. `9 J: u* L% z, R K\" ~
call tfun(f0,m,n)7 D, ?1 f; U8 d. f: `
* ]8 p) @: }) D8 u2 o1 c8 m' B4 T8 B
table(4,3) result
: C x. ?3 `7 }& B2 F# S
result(1,1)="Optimal Value"# Y! o. e2 \3 }( q6 c\" q$ I
result(2,1)="Variable1"
/ Z/ r' m! e0 q( X
result(3,1)="Variable2"- c9 M( X4 w) B1 E, v U; R
result(4,1)="Iter"3 s$ N# f, n* `2 N; b
8 ^% Y0 J( n3 z\" V9 w
result(1,2)="f0"
' T% n8 C. h& R9 x\" r
result(2,2)="m"
; f. X& c3 {\" ~1 |' I, o) s* l
result(3,2)="n"
0 p$ m7 \0 S1 P$ b' a, T4 `
result(4,2)="tc"( W/ Z: P( o7 b8 s5 d! Q\" o/ U0 Q
' `; ~$ D f+ `
result(1,3)=f0) O9 o8 U3 G5 M
result(2,3)=m& E$ g7 ~1 m& K! E7 ]
result(3,3)=n7 N: v; h2 S\" N
result(4,3)=tc3 `4 s/ |2 D2 Q: Y6 @% g+ C
+ Y, k7 B7 e( m3 _\" z
show result* `6 T- s' U. T9 W- A
show values.line1 G3 Q$ ^ d/ q! }0 c( l, i( ]* `
) \- G) ^) z9 f
'测试函数
N ^) G% u. S5 g6 e+ G# U
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)+ l% w2 t* U# q6 ?% y
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
, [+ N) x% f2 |# e6 G) }! f$ k% M
endsub% q' h) _8 @/ L6 Z4 C- m( D4 d/ F8 [
! r% u9 u# i2 W0 r* L1 X
'领域产生函数，使用高斯变异
5 C\" K }7 P/ H: n9 ^1 Y4 A
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)/ H/ n. V' Q. U+ P2 W
p1=q1+5*@nrnd$ }3 `\" H$ Z# g2 E) i\" U
p2=q2+5*@nrnd
' v3 o9 h2 r) m& X; x
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 ~8 V( d0 Q! M: l. f
p1=q1+5*@nrnd1 q* M\" j% \( ?2 B
p2=q2+5*@nrnd / N4 l- T8 B m8 @\" w+ ]; [
wend2 h+ Y9 Q6 P$ r4 q) O1 T
endsub