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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: y8 y: u6 V' X) ~4 |
wfcreate (wf=temp) u 100# E, v; Y3 _* x' c
5 w+ [4 c. `0 j+ u# U4 n% F\" _
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
8 ]( s; W& ?3 B0 b0 s+ q
scalar m; L& ]+ h/ J5 h# L7 y s
scalar n+ P& k\" B. E1 N: v5 _& G
m=-100+200*@rnd; u% K1 @+ N) A; y
n=-100+200*@rnd2 s. G7 f; {% g; ^' F
4 q7 d1 p; c+ s# s) t9 F1 G
'定义关键的几个变量: P, W! Z( S* c/ |\" g0 r3 [% C0 e
scalar jw=0.9995 f5 ^! O2 u% I( o
scalar torl=0.001/ m3 d5 a; e' X: @\" E0 I4 A7 B
scalar f0 '最终函数值% K2 ~) [7 @8 Y
scalar f1 '旧函数值. o+ ]' z; }+ ~ T k. |5 O( h. X
scalar f2 '新函数值% B1 [: C9 Q5 W. V0 j& J) G
scalar delta '新旧函数值差异4 I: g; B/ ?% ^* \
scalar temp1 '扰动后的自变量1
# ]\" K9 V9 x5 ~6 ]* m3 Y
scalar temp2 '扰动后的自变量2
% Q2 T/ `/ \3 z0 c, [* m+ h+ o6 ^1 y
scalar tc=0 '记录降温次数
# u' w; j7 `4 I c9 O\" s
matrix(16111,1) values
. d( C$ R3 r1 l2 x
3 L3 p2 B4 p, n( L
'设置初始温度5 n% x- _' }& S; m- z
scalar temperature=10000) Y, x/ N\" e0 }( @% v9 l a
' c- P+ n: r1 |7 g; Y$ ]+ N8 o
'主程序. Q) k4 d' o! ?7 k% y# _
while temperature>torl8 h8 W% B7 D2 w- N b
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值( N) X& b g+ {, u; @) b6 Y6 m
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动% ^; d0 v# r2 B2 }. o
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
8 S$ m' F; [6 h+ W+ e0 H
delta=f2-f1 '比较函数值的大小* j\" F3 D, P1 }/ W
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的! r( S4 a& s/ h: @; o- [
m=temp1
' c# v& L\" b [9 D
n=temp2% w1 u8 I3 u/ k: N. o
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
4 G: {# a2 k% ~, Y- V
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then w; W, ]& `; E& Y# K\" N+ o1 B- d+ d
m=temp1 m* [# A& o/ [4 y3 z, Y) m# _
n=temp21 M$ V) n5 d) j
endif
9 K/ v+ b( g1 K2 X
endif
3 ]8 z. C6 k& w6 K. c: J( n
temperature=jw*temperature '降温2 N; B\" D# v8 r1 b
tc=tc+1
- @. [4 _2 `8 N9 e
values(tc,1)=f18 C9 ~5 m9 `7 \' S
wend; ?5 E) \* S: }$ c& c
call tfun(f0,m,n)1 o5 I5 B$ w& ]4 x! S
7 p& P% h, h+ e$ B; h1 _
table(4,3) result
# X7 T( D% `7 V5 O6 T
result(1,1)="Optimal Value"( L2 `# h8 Z3 _1 o; b
result(2,1)="Variable1"
1 x9 _! S3 Q4 K' T
result(3,1)="Variable2"
$ ^5 \+ b6 J$ F1 `7 o( m1 Y; |9 ?
result(4,1)="Iter") D# L' X& ?3 O- h- R\" R+ R
( A* z8 s7 U+ I
result(1,2)="f0"
: v5 F- P8 P& O3 U; t
result(2,2)="m"
+ A# u5 A: @9 T- O: y5 q
result(3,2)="n"7 i$ A% [\" R f4 S
result(4,2)="tc"
5 \4 T% I# G9 B# @\" y' q
5 R7 Q2 a' ]- T! s
result(1,3)=f0
8 C3 r; R5 D+ q* V7 M- n2 C
result(2,3)=m: D9 w. ^ B9 J8 Z2 L6 m$ l
result(3,3)=n; T* X+ g: m3 g
result(4,3)=tc) j$ Y% e0 m; _
# K* ^9 o' a8 t1 u+ x( H: t
show result
% P, r0 w0 { z z: Q: o0 W7 j
show values.line6 \) w2 j* M i\" n# ]0 e
5 [$ W# j& f1 } ?! l
'测试函数
# k1 w1 [2 }2 P J
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)$ c3 ~/ o# p* j6 J, b1 o9 S
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
$ z\" O, B. d: t( A9 [- X/ f
endsub
\" R\" g3 l m# D% Z7 z4 X\" @
& K x0 ]4 j5 Q
'领域产生函数，使用高斯变异\" u+ l, ^* D3 \# A3 L: K
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2); j. B b! H5 m9 v$ y+ \8 E4 [
p1=q1+5*@nrnd
1 Q, d( W$ {& g& M
p2=q2+5*@nrnd 5 H% ~0 a# U& T0 E6 ~, y
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0 i* ?' Y8 [# i5 F* N
p1=q1+5*@nrnd
' X; |5 S- U\" F* \9 F0 D
p2=q2+5*@nrnd
5 A2 ?\" d# z2 F9 t9 K
wend
4 \' a3 H8 U, s J
endsub