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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
# \* z G# _% L- z) A
wfcreate (wf=temp) u 100
, ]: w1 s/ B* O, P2 r: j- q
1 G! h0 h z% Q4 L: Y
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值0 y, p9 T+ p1 q! x# h6 C
scalar m8 f% }/ x* g, k$ [9 e0 ]+ h
scalar n y6 {2 ]* t1 v+ e. n\" M! z
m=-100+200*@rnd
$ L2 W2 v4 k* y5 O$ e\" |& f# X
n=-100+200*@rnd
8 {7 }2 B. p) }2 r- X/ o& t. N6 P# d
5 A! F7 }, L* e: T( A+ h6 ^
'定义关键的几个变量$ `% h! k/ }# w8 T4 f+ M
scalar jw=0.999: e+ m1 f4 k3 i, c6 \* \' U
scalar torl=0.001
6 h% S O3 E! W\" u
scalar f0 '最终函数值
/ |; l9 W( N1 H\" I5 V) ?, |5 _
scalar f1 '旧函数值
9 o B5 A8 ^9 G6 {\" @9 x, g
scalar f2 '新函数值 `7 V/ X2 f0 V
scalar delta '新旧函数值差异
) n1 |& E, K3 K' d1 g
scalar temp1 '扰动后的自变量1/ _: `\" P2 o; ?2 p
scalar temp2 '扰动后的自变量23 a8 ~8 z4 p4 V$ ^6 L: f3 x
scalar tc=0 '记录降温次数8 Q\" O7 E$ k( ?; S% z. c; j4 n
matrix(16111,1) values
* {# x% Q- _( n4 I! _) O8 x
! }) Y9 y. V: T, l4 O5 R7 e K0 i
'设置初始温度. O5 ]( k M E' ]1 k* p
scalar temperature=10000
6 b- E( f2 ]+ P+ ^* }
, x: w: s/ V! X. l' F1 P0 w
'主程序
% x2 v% ^# m. |4 K3 L1 B
while temperature>torl
5 z. P- `: t% y
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值5 z! @2 c1 X* [ }
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
1 y* M* C; F' V9 i$ j2 h! s
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值3 w7 i m2 t9 d' K7 D4 i
delta=f2-f1 '比较函数值的大小( @5 ^; _/ r\" k+ ~0 h% e
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
' f* D9 l) J7 a6 X* R* O
m=temp1/ G h3 X ~: T
n=temp2
; S& R) e9 a- {* n2 P
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值! P ^9 y: s4 r
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then# s8 V9 `% t) ^( c% y
m=temp1' m4 {4 M+ A& Q. E
n=temp25 I4 `\" |' v% E1 n\" H, F' L& m v2 L
endif9 p7 M% s+ N. o( e' [' A
endif1 P4 @8 u \! t5 B
temperature=jw*temperature '降温, B1 l% e\" H2 F5 k
tc=tc+1. `\" \9 G j# Q\" O
values(tc,1)=f1
; E' g! {5 }5 f3 ~
wend
call tfun(f0,m,n)
\" V3 I+ P7 r( l( y* G: E
7 h/ K+ }8 J# g% T# a6 `, U
table(4,3) result
. G8 \5 T; l; y; B9 f\" K. T# R
result(1,1)="Optimal Value"5 c3 P( G4 k' u: ]) O0 P
result(2,1)="Variable1"+ I9 _8 X: t- l7 a+ H
result(3,1)="Variable2"
1 R H2 Y# R5 _+ e9 H
result(4,1)="Iter"
. E5 V3 W( r/ J. T
* i; |- `5 |7 E; Q; w
result(1,2)="f0"
8 N( l6 M# Z) E* r( m( d
result(2,2)="m"$ q0 f/ T8 ]* Z6 l4 R4 Y
result(3,2)="n"# f) k7 B* {/ e6 `
result(4,2)="tc"
# z2 p* Z\" q\" x6 @; j5 q
* {) G) a3 V- ^+ Q- ~
result(1,3)=f0' @2 E( X7 l8 B F
result(2,3)=m
# m- \\" Z$ I9 W' z# V- b. h
result(3,3)=n
6 l8 N9 b D+ p* \: a& Z) d
result(4,3)=tc
( M$ u5 B. v3 m; H1 b
\" R5 \; F1 e _3 e
show result
; n4 D. A' u3 ~$ K
show values.line
3 ~/ f$ R1 |# H9 |8 U! T# F
3 |\" |& a% s: x' @/ y\" u) }6 W. W
'测试函数
W6 j3 f+ F* Y1 E& J5 {! R+ x
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
; z6 _* Y9 y6 L2 i
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
2 c+ t2 G& X0 m# l4 h
endsub
% j7 W5 _3 a' e4 k' K5 U
% _0 l1 A$ Z' B# \7 s
'领域产生函数，使用高斯变异0 Q# b( h9 T& V\" j; y3 ^
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)! B# Y- U. p- ?2 B+ M: N
p1=q1+5*@nrnd' m/ Y* L8 a/ u& X# W) U
p2=q2+5*@nrnd 6 L9 k8 V. z0 x5 J z; C' W: M
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& w- l\" a2 W. C( v# b8 y, Q
p1=q1+5*@nrnd2 U; t4 i+ J0 R6 \$ L
p2=q2+5*@nrnd
9 s7 M' M6 K/ v: b6 q: r+ l
wend
! @6 N\" w: S; t. ?3 U8 N
endsub