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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
; P! m4 G3 C$ x1 O( Y
wfcreate (wf=temp) u 100
4 U$ p! R' d8 S, c& {\" q
, y8 B. U H; Q8 I* R
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值! I$ z% M2 V& ]& ^4 ?
scalar m
$ k/ X* ~' b# ] I
scalar n
: s+ y4 r5 @, Z7 ^' Y8 H8 O& R2 X
m=-100+200*@rnd5 l4 _3 r4 u5 ]/ ~; g
n=-100+200*@rnd
0 y$ c( E\" A/ S2 F
2 e! L1 P. V5 v8 M) |3 I# I+ U
'定义关键的几个变量* K\" p# u6 \! n7 ~* i1 ?' Z\" ^
scalar jw=0.999
3 j( N q) X8 W- x
scalar torl=0.0012 j9 M8 d6 G1 N2 b. t
scalar f0 '最终函数值* D u9 w2 j X2 M
scalar f1 '旧函数值
! z0 ^( t% I P
scalar f2 '新函数值\" b6 h) }9 {; S7 Q4 M
scalar delta '新旧函数值差异! X; A5 t W4 c8 M\" k8 K2 f$ q' \
scalar temp1 '扰动后的自变量1
0 K5 X2 |. x! N% Q7 ^; L
scalar temp2 '扰动后的自变量2* h! A$ A; l( d4 h K3 L1 [
scalar tc=0 '记录降温次数, T! B7 l, M+ b+ ^. J
matrix(16111,1) values& I\" @4 L) C& Y S6 S+ K: X
# P2 O r, o; p' A
'设置初始温度( V. }5 i+ [, G- M5 I& F+ M6 {
scalar temperature=100009 Z7 U5 H5 a. T, b7 s
: [0 i1 ?+ r# ^ n% S. h2 F/ Q$ _
'主程序
# H( c/ K Q9 K1 N5 l
while temperature>torl5 |* i6 C\" [\" j8 ]: n M6 P5 \3 f
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值1 c+ M3 r, C3 L% x% i
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
) B$ D: K- u' d9 h9 d: q4 ~/ r, C
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值* ?0 \+ P* C4 t0 A; v% L
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
1 S9 w: h8 ^! \/ m
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的\" G t4 K1 }\" U) B$ d
m=temp10 ^* r1 E% U, n2 I2 A# b5 `
n=temp2# S6 D B/ D7 o4 Z* |
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值5 r# X( u* H0 c( R( A
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then- n+ j3 h2 r8 _0 u \& Y
m=temp1
' y& d: |6 m# q' j: L
n=temp2
; w5 P: b& g8 V$ h; d9 c1 y3 ]
endif8 E$ U7 j% r$ u4 z
endif
7 f3 f. {1 U2 z( E: T
temperature=jw*temperature '降温
|& Y/ @/ r( \\" h7 J
tc=tc+1
) C, j$ B' @2 G- \: I# z\" Y. V
values(tc,1)=f1
+ f$ a4 O( b* t4 u1 C* n2 v; k
wend
/ V# W+ v& I* [, B* `
call tfun(f0,m,n)9 z6 |) D' {7 d& e* b
/ F( r& `+ E' n# Z
table(4,3) result
3 v' V0 H9 J0 A& N\" _9 f
result(1,1)="Optimal Value"' Y4 ^# H* x7 k
result(2,1)="Variable1"
) V\" v3 Q+ h% h\" w/ w
result(3,1)="Variable2"
+ C! k6 v5 t/ v, U+ B' v
result(4,1)="Iter" w% z/ U* ]# a7 V$ H: J; f7 V
# }' R. `% n H$ Q) b% z. T$ m
result(1,2)="f0"; T7 n$ c( m, X j9 l5 K6 i
result(2,2)="m"
1 w\" u% @, T\" M6 Q% N
result(3,2)="n"
; _& l2 T o2 q6 ^# t6 h$ E
result(4,2)="tc"\" x; `: G8 _3 U4 \* _ ]: H
# `4 v% k- f2 k; D1 l
result(1,3)=f08 r% b0 B, `' Y2 J! A; S
result(2,3)=m
# ~% |1 e) E& J$ ?% y, x
result(3,3)=n- `( [ a\" s6 U# G3 p
result(4,3)=tc
, H) {6 A0 D4 N
' P6 f8 |% g7 S' n
show result/ T- E8 E5 w! A4 n/ [
show values.line9 ]% q$ T5 r. Y7 n4 a' y
& Z) J. A7 ~8 k% d) S\" y
'测试函数
# y8 M8 `0 A1 z( `- u2 M
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
$ i0 h* k& ^% T2 W5 U4 x P
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^22 J. n' w' c+ q8 P4 M
endsub
! Z3 o' l7 \\" I( ~
& H, z/ q# X g6 ?' c4 `) O6 n5 c
'领域产生函数，使用高斯变异. f# r( E* R0 I8 }\" K
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
: C, L, U( E0 i2 d+ c3 c0 A% y
p1=q1+5*@nrnd+ l* D\" v4 n* b: _\" j
p2=q2+5*@nrnd
, i% ]8 F+ y. L- P( I
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3 ^7 [2 }. H7 W' U+ K
p1=q1+5*@nrnd. \2 [7 ]/ u6 N, f
p2=q2+5*@nrnd
# l P\" u4 \% u! q
wend: v6 A4 ?8 A: _\" i7 M1 S( @
endsub