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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4 ]\" _, Y n4 k$ I: J
wfcreate (wf=temp) u 100, Z& G3 w/ j p# |6 D
) U; s\" |& n) G5 P) M
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
- v! q# ~3 T! V% E! l. q
scalar m
. Y' f' Y9 {+ ^% ]7 A. h
scalar n% y1 [ K5 L+ s
m=-100+200*@rnd( o( Y+ \- K) a/ l
n=-100+200*@rnd2 |. G) } I1 y0 o/ a
0 B6 H w6 I$ |# u4 N. F$ Z
'定义关键的几个变量8 F, n+ s k k3 O- c
scalar jw=0.999$ j* T [4 D& B0 Y4 `& u
scalar torl=0.001
3 I4 H$ Y4 _3 s$ T# P6 c5 l, U
scalar f0 '最终函数值' T6 H- {3 h& j
scalar f1 '旧函数值& J, S! C/ ~, q. p% w; b6 p
scalar f2 '新函数值% S8 ~; h7 L, L. s. t8 z
scalar delta '新旧函数值差异5 k6 s5 d) _; q4 ~# U$ L# A
scalar temp1 '扰动后的自变量1
+ V& ?, J% G6 u. b
scalar temp2 '扰动后的自变量2
4 |* x) F\" v* ]& u y' n, h+ C( `
scalar tc=0 '记录降温次数
5 {: o1 i7 z2 [, G- L
matrix(16111,1) values6 s1 Q\" ?: S& B\" f/ `: }
' l% I\" R' I* r% D+ Q5 [
'设置初始温度* h) Y) k. ^6 ]: O
scalar temperature=100007 O/ s5 t/ @, x5 f/ y$ l$ G) O2 N
4 ]) q5 z$ \! A) J
'主程序
4 n$ `) D, u# P' h; s
while temperature>torl* I' f! O+ b; U4 h
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
, R0 O# ?* m4 s' _, T0 [6 ?+ Q7 ~* w- b
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
5 x4 v* f2 |( D% {, X4 H( i6 o
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值# `0 Z* O! Q8 Z7 |) `4 F# _
delta=f2-f1 '比较函数值的大小7 F7 N O5 R S- Z# g
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的8 E/ l5 H. B+ q) A7 l
m=temp1! H6 M1 ?; z; A$ ?7 W3 E
n=temp2( l/ n+ B: E( W, v7 O1 d& S
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
; I- e& w2 P& i7 Y3 B/ ]* N5 u
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then s8 B/ v) a6 \7 O4 r, p
m=temp1
% j! i* @' J- J0 _6 [& Q+ v7 E% Z
n=temp2& |! T$ a+ f$ |: i4 Z8 G
endif
* O; C- G s1 M
endif# V- D$ |* O4 C& y! n+ Z/ s
temperature=jw*temperature '降温2 q8 ?2 d5 ^\" x/ q7 e( S
tc=tc+1
3 m$ a& x7 o+ g3 b+ f) z
values(tc,1)=f1
5 O1 u7 s5 M5 \8 h8 s2 ]$ ~3 N
wend
9 |6 \/ a) q4 B* B0 |8 U
call tfun(f0,m,n)
: o! \7 @; r) i\" d
: I1 ?: B) i9 [
table(4,3) result, D0 F# H' w2 m9 Q* Y\" }
result(1,1)="Optimal Value"
7 b) S7 d4 w) s
result(2,1)="Variable1"
; I! c3 L( R# S- s8 i7 b
result(3,1)="Variable2"
3 U, k* ~& e( M$ L) b
result(4,1)="Iter"6 |% q0 c3 |; y5 B9 K
' L# f) D1 V% e2 A3 T
result(1,2)="f0"
! `- T7 e4 h# J$ U) P8 u
result(2,2)="m": {( P3 j8 R) W& P8 t9 ~3 w
result(3,2)="n". p3 A2 b# p8 K4 ^
result(4,2)="tc"( l- A% [0 }' b' B
2 A6 }) t0 f1 l& v: `) S2 k
result(1,3)=f0- ]7 P. m0 N$ D! }! n2 v; U
result(2,3)=m- k& k$ W0 x. \& j\" T3 O
result(3,3)=n$ \- m- Q! Q% K% ?, j- i+ O3 b$ g
result(4,3)=tc& t6 L5 R/ w) r: I) D# X
' Q. Q# v; {- P# q
show result
, d. X/ z ^. P Z0 j' s0 ~
show values.line
/ f& g8 K) ]* A( l2 ~! u
7 _) m( Q$ s0 K8 y6 p/ M3 ~: c g
'测试函数
, ~( Q, K, r8 d4 h* F5 q$ a5 S
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
+ u2 L1 i$ {7 s/ I8 g8 S1 M0 r& n. g
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2/ K/ ^& Z0 x, H4 q# Z! S
endsub! ~0 i) h9 v* a7 C
# L\" P& Z& `# z6 I
'领域产生函数，使用高斯变异
v5 K& d1 S- J: V$ a; F
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)0 _: _7 r4 z' G! {; _0 u$ E+ _. s
p1=q1+5*@nrnd
\" M, B- O2 E' @# M
p2=q2+5*@nrnd
( q' D) Z1 F% y0 o+ f- j
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 I* ~) p! n/ y& Z# d
p1=q1+5*@nrnd
% ?. o% D# `\" W\" L U
p2=q2+5*@nrnd 6 a. g( o; w! h: l/ ^* @
wend
. u* v5 O7 G% x/ z% K; u6 W
endsub