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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7 r M) O w, G& n2 q; m- b- F. B
wfcreate (wf=temp) u 1001 S8 h& ~5 W! b) ~' C9 F
( m3 U$ G }9 W, e( I
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
- h\" i2 P3 X; {( A8 |
scalar m
8 a, d8 E0 T. m8 i g- G
scalar n
, b# e! I* D3 C5 @/ H: n
m=-100+200*@rnd8 P7 y\" f: [$ V; Z, w9 n j0 C! G
n=-100+200*@rnd& L/ }0 x9 j; Z7 U9 z* i1 R
5 I, y4 P/ x. ~; ]5 v( i* y
'定义关键的几个变量1 w0 b; k* G* u( b8 P! e
scalar jw=0.999
; w6 W6 B4 E/ v5 q% {8 s. K! l: S
scalar torl=0.001
& R, m! z: S* Y# U5 E7 D( \
scalar f0 '最终函数值; Q6 w\" [; ] c# [4 Y
scalar f1 '旧函数值* E, j. U7 `9 b' t' J
scalar f2 '新函数值/ T+ O& C3 k$ W
scalar delta '新旧函数值差异% u$ N/ N0 p1 b- u9 a3 |- \
scalar temp1 '扰动后的自变量19 r; ~6 |) f6 t, n
scalar temp2 '扰动后的自变量20 P3 d* ?$ d5 U! y
scalar tc=0 '记录降温次数
( h/ B1 s# r) _1 p# i7 K
matrix(16111,1) values A! s3 `, I+ {
7 A7 K/ Z! `7 C
'设置初始温度) m6 f( K4 {9 d; L; Y5 N' b; F, T
scalar temperature=10000
0 S% E3 _: k3 O% L& \
* |0 N0 W9 @9 h4 y
'主程序
& Q/ G7 g/ C/ m0 `9 a( v
while temperature>torl
! P' J( Q- h/ }. H$ g; _
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值7 T# R+ z2 u1 y: H' A4 b
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
7 \: E- M: q2 |9 }- I2 r _
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
) E6 w; V* g7 o\" c& Q! W
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
. C8 A0 @( E: N. A' S; T- k+ e, s\" n
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的. T- z$ B2 E; s6 I! {\" d4 D
m=temp1
7 D& j0 U i6 ?6 ~( T& @
n=temp2
& p6 {! |/ r7 b3 m, @; K3 c
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值7 H8 [' J5 Z @& c. l) w
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then4 i5 g! b0 I' C
m=temp1/ H# D0 f x, L, O2 Z
n=temp2
$ _6 c9 K j$ U
endif
9 V9 u( K( y- i! \0 ~
endif
; D, Q1 J% s d2 t+ T2 f9 z2 x3 f
temperature=jw*temperature '降温
' X% b3 h( I, u. _
tc=tc+18 s9 P5 L+ |, P- r! J8 s$ W5 D/ a$ }5 t
values(tc,1)=f1
2 Y8 Q0 h# ?8 v, A1 |
wend\" d5 t( H! t/ @) Y' c. ]/ N) ?
call tfun(f0,m,n)
+ }* i& k/ A8 S) a6 q. a
7 N+ \* }+ v# @7 _. a
table(4,3) result
/ X8 E\" I9 d% I
result(1,1)="Optimal Value"
2 J1 P$ | E& c# h+ {9 ~+ G; Z
result(2,1)="Variable1"8 F ]4 B: b( x
result(3,1)="Variable2"/ b \: R* P0 o, K) [* |
result(4,1)="Iter"
z$ T8 H( s) j) P% V: y3 d7 g\" e
! l9 e: j! B5 r) }
result(1,2)="f0"
v3 S0 U$ e$ ^6 _
result(2,2)="m"5 w4 ~+ Y2 ?8 }/ U4 P. G
result(3,2)="n"
& [6 K2 Y O% }2 _
result(4,2)="tc"5 k7 L3 m6 }/ w
* u I+ m% e- e% a4 o# I
result(1,3)=f0
8 k! T! t& q9 i { {
result(2,3)=m
2 {# ]* u9 B' y. O7 g, |
result(3,3)=n
) Q; y g0 S5 m, |
result(4,3)=tc' P; H9 {: x* O! }' x [
/ I- ?4 J* Z7 P4 P, N\" m7 ^
show result
1 G8 c6 L2 _& b9 o\" t
show values.line
/ b* R' L ]7 U ]\" T3 j5 E
4 u, Q+ l6 K8 k7 @ n. J\" U
'测试函数
2 `$ [2 V& F: t* q
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)3 ~0 v$ E9 @0 O; G
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
9 w: D' l3 C! R |5 U3 Q\" ~
endsub
/ w5 w N4 w) u8 O8 C- X3 X4 g
'领域产生函数，使用高斯变异2 E: J$ X$ J3 t1 k\" M3 V) @4 `* T
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)* S# B, L* O8 G5 t6 r! c6 c\" J+ ^
p1=q1+5*@nrnd
% m1 O0 `( Y' ]* g
p2=q2+5*@nrnd - l4 ~- N7 ?: P& i7 N1 G
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
6 y7 Q& ^/ G2 u
p1=q1+5*@nrnd2 q( @1 [' j r6 Z- H
p2=q2+5*@nrnd 5 X8 C$ j+ _. o5 R4 u
wend
, S D) ]7 G9 p0 z _
endsub