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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; i& V\" {\" o\" R2 N1 g+ X
wfcreate (wf=temp) u 1001 ]/ J9 d( F5 V6 M p' f4 A
- D9 K/ ?; u1 |# i2 [3 f
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值3 G8 W\" t1 _7 N0 d) d
scalar m
\" I6 K+ C' W1 g, w0 h! f
scalar n9 C4 b1 L' z3 y- B\" B1 s9 ^
m=-100+200*@rnd+ S\" S5 |; ?\" E, i& T1 f0 q: }
n=-100+200*@rnd; n# n; T6 \; c8 u( U
' p3 _8 }+ ~+ f0 T7 Z
'定义关键的几个变量
/ Z: q! a4 O, s- [ B/ D
scalar jw=0.999
6 g1 h) N! k1 y) k
scalar torl=0.001# i+ N6 C7 |& t5 U/ H; t% x& \( h( n
scalar f0 '最终函数值
9 N- b2 W. Z5 B. [( C7 J0 P8 b
scalar f1 '旧函数值, x/ V$ C& t+ R
scalar f2 '新函数值) Z$ I* a4 N4 D q\" h
scalar delta '新旧函数值差异+ a9 H/ c# \5 y4 A, R( w8 t! u0 D
scalar temp1 '扰动后的自变量11 q5 Z9 ?5 ]2 R7 u
scalar temp2 '扰动后的自变量2
s% u( F1 x1 y' C6 X
scalar tc=0 '记录降温次数; [& G8 Y: Y5 u; O ^
matrix(16111,1) values$ z! f# j( }- E7 N$ Y
) g ]) h$ u0 H% X\" {0 v! o
'设置初始温度
% D' i+ i/ A2 ~
scalar temperature=10000
5 }$ m- s* M* Y( s6 L2 s
3 ]6 v# y) M8 u4 D. U
'主程序
' M/ L2 K6 K9 z3 B6 `8 O
while temperature>torl
( S: {\" B$ g- T9 X7 w
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
: n9 N1 P; ]5 w6 E x2 H: S! m, J
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动0 } F2 u( F6 D9 n9 x5 d+ y
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值1 l: u) D5 j% i: `
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
: G; y+ O3 j! r& Z) E\" u) V
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的3 s\" f# L; D* s6 S9 S
m=temp1
0 _. P. s! i1 ~1 m# M
n=temp2- Q* E/ E9 E$ @; }2 `
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值7 U5 {- z& h8 }0 Z
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then ^! w1 \' }4 ^( {! I9 D
m=temp1 F8 s) b0 t* B9 e
n=temp2
: \* z5 f; O+ [$ H! i( d+ }
endif3 |\" ]3 U' p& W
endif
. R [7 r* D* Y0 l\" I6 b
temperature=jw*temperature '降温/ z6 r/ d( l1 G: U2 {
tc=tc+14 H- I1 Q' F( C* P9 I+ L( v
values(tc,1)=f1! d/ X2 V- q' ?( j
wend7 W, G8 w! b% y9 o7 O% V
call tfun(f0,m,n)
2 R* i( V\" Y7 m9 [% G
& T1 L# Q' o: y t$ ]8 i
table(4,3) result6 i2 `' O8 z2 g$ d9 E8 W
result(1,1)="Optimal Value"+ ?+ [* r- _7 L* @7 v
result(2,1)="Variable1"$ n( O4 v' c\" \; z; Q. |\" G
result(3,1)="Variable2"
4 S# B: }/ U+ h1 L
result(4,1)="Iter"\" i8 j9 e' b. d\" r0 d1 s% r
v: N A: q5 @
result(1,2)="f0"6 y) A( {- Q- R! h6 w Y+ Y
result(2,2)="m"
+ ?* p0 \4 a1 ]/ d6 z
result(3,2)="n": ^8 ?. {4 _2 h7 X; L
result(4,2)="tc"
; Y! t0 x* @. D, I+ U4 p. O
& I; M/ q# Y! E
result(1,3)=f0( D* V6 m- n, B/ I& d }
result(2,3)=m
% _7 K: ?& W- x$ A* Z7 v
result(3,3)=n
/ ?$ A& y0 Y& t4 Y
result(4,3)=tc5 @: e8 W: }, A$ r
; Q0 [% v+ A; V4 ^\" j
show result
/ j U$ S2 \9 g! J) s! g
show values.line
$ W$ v9 P8 n |
1 E7 \' @; y! W/ N
'测试函数
# K\" s+ H1 }% q9 l\" v6 O( o/ i- s0 }
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
1 O3 c3 V8 |5 ?
endsub. ]0 Q1 Z1 D5 A* w1 t! `4 u% u
( {5 \6 M# Z$ q! Z
'领域产生函数，使用高斯变异
0 \# W+ I3 O! o+ k. [
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
7 V0 t. G C! S0 e1 q* B
p1=q1+5*@nrnd: E# \/ n7 E8 Y
p2=q2+5*@nrnd
$ T\" V3 c) P0 a) d4 `/ x! }% h 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 f0 G1 U( Q# Y% k2 ?5 H
p1=q1+5*@nrnd
/ ^8 _1 t9 A6 ^& ?3 p$ W2 m# n
p2=q2+5*@nrnd
6 C* x* k. G4 ^4 @: h. D5 J
wend
_3 n# w# A6 c% o6 r: R4 H
endsub