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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
* ~- H1 L. K5 b# z2 r. v
wfcreate (wf=temp) u 1008 l. |4 F- P4 ]5 `- t' x
( `\" } t5 E6 O8 u
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值9 k$ w; {; z8 U9 H1 f0 V6 X
scalar m
6 \8 C5 b1 t( W' W+ }4 F+ K# M
scalar n) f& n! B, a. j6 ?\" w
m=-100+200*@rnd$ _7 n2 Z# @) @
n=-100+200*@rnd1 x$ k, t& D. P0 n$ ^. @
3 W$ X% v) q+ c# T% {* l( T) r
'定义关键的几个变量
2 e\" Q) ]( {& H( y o8 v' O
scalar jw=0.999
/ Q4 f- Q2 G. D$ a
scalar torl=0.001
! g9 i- i. `% @9 d* w& {
scalar f0 '最终函数值: i$ G+ m6 d$ R\" ?/ S' E
scalar f1 '旧函数值* F\" x\" b' c; q( ^
scalar f2 '新函数值
' _, Z) |4 [. }# N
scalar delta '新旧函数值差异
* A3 P2 V\" t7 w. \) R n
scalar temp1 '扰动后的自变量1
$ m4 {4 j |! L8 ^& I
scalar temp2 '扰动后的自变量2
! p: V0 J\" t d; T. W
scalar tc=0 '记录降温次数
}# c7 y\" y8 `3 t/ W# R' d
matrix(16111,1) values3 ?9 e. a- e9 [% u
E4 O- E1 @; O9 p) O5 k3 w
'设置初始温度9 V* n3 r% C: C4 v
scalar temperature=10000! Y; X: O w ]9 D4 \\" N- Q6 c
# m4 @$ X8 @& q ^: C
'主程序
! E8 q: A. i3 c/ h) M' K
while temperature>torl
( y% |& p; Y1 u: i
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值 w7 W1 M! ?2 E. v
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
$ B, O2 `( M4 j) w- n- U- Y# F
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
9 Z0 u! @! S0 r0 d8 ?
delta=f2-f1 '比较函数值的大小& Q5 C2 e) U8 `! M Z2 w! X! @6 E
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
; Q% J# D. K\" H+ R) Q5 o$ T: {
m=temp1' X- K. x- r\" B$ B2 Y4 Z
n=temp2+ r/ F2 L4 B8 e% [
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值- ]. x; ~/ h& t E( P. S
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
m=temp1$ e5 f( X/ V( H) E/ g0 L* o- ~
n=temp20 s( v7 ]5 I2 y$ c4 {
endif* a5 |9 n/ `; k7 a8 R- D
endif
; D) B f C6 t& m5 M/ o# Q
temperature=jw*temperature '降温
\" e, O0 ]% e, S5 W1 t c3 G
tc=tc+1
3 L$ ~0 Y3 F- Y% x
values(tc,1)=f1
6 o0 @, K/ p6 ]; |! \
wend
2 t; b3 K, i+ U
call tfun(f0,m,n), m- A* J4 z5 z3 _% K1 ~3 _7 E
9 P/ M% e% ?1 o2 Z- ]1 ?
table(4,3) result
. U1 o$ B% v+ x# K3 h9 R* i @5 K
result(1,1)="Optimal Value"9 [$ }* t; c k s' w: k6 K- H
result(2,1)="Variable1") I7 c, O+ u3 H3 {) p. F3 @
result(3,1)="Variable2"
, z: Q/ o5 y9 ^! N8 i\" I9 w
result(4,1)="Iter"
* q) L0 P( \( o, J5 F\" e) ~2 e
0 W9 K2 \6 x2 d7 P# R
result(1,2)="f0"+ b/ V( [7 v! S7 c7 `
result(2,2)="m"
( Y0 H$ c, X* [. ?8 u2 ~
result(3,2)="n"
\" l+ i/ }- x; G% e4 Z
result(4,2)="tc"9 m) ` }! ^: x% B\" X# x+ l* C\" L
4 O1 z) B2 v$ S6 J
result(1,3)=f0
+ I( f) V l/ W\" l& b
result(2,3)=m
1 K! s6 r# J& v- c8 }
result(3,3)=n T' V# t# x2 N+ J k' V% Z
result(4,3)=tc5 h7 w, F( R1 l6 s\" X$ r
5 C' @* i9 I5 o' m1 \\" p; j% p
show result7 h% _6 y3 f, a8 I. J; U/ s
show values.line7 v/ \3 M5 f& _/ C
9 c! g) C9 S/ t( y; l k6 X# ]0 ~
'测试函数6 e& D) d* C0 `( \
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)5 ]) b- g) N7 C1 ~
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
/ m4 v& {( K0 a4 ]3 \
endsub3 E, p, h c( k
+ b o2 u: }/ v; K( ~2 M' G. S; y
'领域产生函数，使用高斯变异
1 n8 \( @8 D+ s: B
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)3 a) Y3 R2 E! D D3 l8 j5 |+ Z( ?
p1=q1+5*@nrnd
3 O D. z. J; I- r
p2=q2+5*@nrnd $ R% U7 D3 y\" z8 u# V' {
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( t5 C% F6 ]( \4 O F
p1=q1+5*@nrnd# {; x X$ q H0 s4 u
p2=q2+5*@nrnd
. d0 B2 P$ B1 T* D! z# o1 D
wend- \( u0 ^, }$ O9 P7 b& o
endsub