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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 g/ |& H6 I& G2 k( X8 W; I7 `
wfcreate (wf=temp) u 100
8 K& }0 U0 B! L! n8 @* q( r1 h. r H
& d4 A, Z: }% P4 J
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
; O+ F& s* E$ m( n4 w& f1 D
scalar m
1 @, \4 K) |; @4 J: h. h4 `, @
scalar n: Z$ d$ Z8 r7 [
m=-100+200*@rnd
, j' h\" P) j5 y
n=-100+200*@rnd i. b* w3 B+ {! t/ z0 s
! f- t- G5 [( \\" m/ o+ {& [
'定义关键的几个变量 n: l$ c, }* G8 A0 F2 e
scalar jw=0.999
( k: _( z9 ]& i. ?4 l2 o- g
scalar torl=0.001
/ u* N1 H, b r, j# X$ ^1 l+ d
scalar f0 '最终函数值: g5 L6 n) l7 w\" R, e9 G/ H
scalar f1 '旧函数值. u4 e! l7 L& [: b2 Z7 t& R
scalar f2 '新函数值
% }3 k3 n9 p R1 k+ g
scalar delta '新旧函数值差异4 u; z- C+ o* a, @: ]2 u
scalar temp1 '扰动后的自变量1
! A4 c\" \3 S% F5 m3 \
scalar temp2 '扰动后的自变量2- V+ }, K. v, t
scalar tc=0 '记录降温次数4 j( B+ o$ x! J, [! [* M& h+ c
matrix(16111,1) values! z2 K7 k\" D2 l\" ?* @
- r- p, W5 B* l& L5 H @0 l\" @( c
'设置初始温度 p: @0 i( |& R4 g& @) g7 E
scalar temperature=10000
9 \* O# h# \! e1 H7 `* O3 v
) [; `6 }\" M v! e& H
'主程序4 L4 |+ c$ A- l\" I
while temperature>torl
\" [7 L8 N0 F' ^7 ^3 J\" k# h3 ?
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
- T0 B( K' I9 E4 v\" c* ~$ X
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
9 K) i9 X; o$ K7 s1 t! G6 Y
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
* u2 M' Z- w* u; A# t& R
delta=f2-f1 '比较函数值的大小$ A% g! b2 D7 j' C
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的) `/ `. Q# {9 p8 J1 T$ B
m=temp1
: s0 U* e X: L' h( M
n=temp2) r* u0 A) W- A. j ]7 }* |
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
. B) G7 P0 ~- T/ ?) p
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then* L3 \! ?4 u& g3 R5 w- J/ F; ?# ^
m=temp1, _8 b# v& _2 O& N$ k) v( z
n=temp2; V8 D8 N, m( d% V2 v' Y3 d9 m
endif
L1 X' e/ s- c) K
endif! ?1 o1 a) y: x/ I
temperature=jw*temperature '降温
% ]: N% `/ {; j6 j) Y( L3 H& J7 N! s
tc=tc+18 ~+ H& L1 s\" V( Z: Q4 {
values(tc,1)=f1
7 Q( r0 M- T* L! V! a3 c$ X# I. b
wend0 V! H9 m2 E6 |
call tfun(f0,m,n)
& e( W+ t q$ {/ o- K# _
& v0 X; {/ r5 N6 |2 R$ m
table(4,3) result7 J ]6 L* x1 S& c5 w' c2 M0 }
result(1,1)="Optimal Value"1 C1 i8 y2 S3 W* C, G& D! v. g
result(2,1)="Variable1"
k! `\" u. i; W- \+ ^( l# B
result(3,1)="Variable2"\" _3 b. F* J% M7 Z( @; E( B' U. d
result(4,1)="Iter"8 m1 S0 b- [6 y0 S( k$ ?. K
% z! E& u3 ^ W1 i
result(1,2)="f0"2 Z+ c G\" w+ b* ]9 ]8 b% l, b4 d
result(2,2)="m"
% [; q' b- y0 o9 F
result(3,2)="n"
& g3 R7 r% M' ?' ~
result(4,2)="tc"
, R; o) b0 P' E! a7 u
/ G1 v+ j. B) R
result(1,3)=f05 P% \+ O- o7 e# S0 F# o$ R/ Q
result(2,3)=m
3 l) N' [8 a* D: g2 H; ~
result(3,3)=n+ Y' w: _; \9 X- |& z9 d3 |
result(4,3)=tc1 M8 H# H7 A7 e& }
6 S- @3 k% h5 o8 @6 ]9 ^
show result
2 x7 }3 f! ~) K6 i2 ^' }4 n$ f( D/ V
show values.line
% x. [. h( U0 K$ G9 [4 S) B
1 _1 n. |\" N% [ I( X9 t
'测试函数
! Q O* b- [3 f\" d. z
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y) W; i/ d) `! a
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^24 H) {6 B1 m* @9 U r! L9 I% o
endsub
% R8 h3 t, r- ?+ ~, c
; l, { h A; E) c* e. Q
'领域产生函数，使用高斯变异7 X# F& r& p\" Q. l
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)! n% h0 L: J8 a% W P
p1=q1+5*@nrnd
p2=q2+5*@nrnd 0 y- B6 \0 }/ S. i7 k Q
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
1 C9 k2 Y+ |/ s
p1=q1+5*@nrnd1 f. W8 P) s3 Z5 q1 |9 }; z6 Y0 U
p2=q2+5*@nrnd 6 [: h: Y* v6 q: j4 X
wend
3 f% X9 F. `& [& V1 A) d0 S; p
endsub