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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
5 g$ W) W* U5 l; [6 s+ u
wfcreate (wf=temp) u 100( m' v& @* o! b\" i
\" R5 S\" r6 w% M2 Q j6 u0 i% y% G
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
0 _& B# w9 [) N( ^, d$ X
scalar m
$ R' ~; x% Z( n: M' m* D: E/ L
scalar n
$ l/ V! Z# e! ~. A! V
m=-100+200*@rnd
' c3 Y3 P8 n8 M7 }7 E( f
n=-100+200*@rnd; k; ]2 z* O1 m d6 z. U' P; J
* P. r/ y* { B! }
'定义关键的几个变量1 g: {! K d4 O/ D1 C$ J4 v# b
scalar jw=0.9994 A: [: [# Z {8 \3 ~! {( r
scalar torl=0.001
: z: `2 h* z- T: C7 M: A
scalar f0 '最终函数值
- p3 g4 I y. Q& H5 A& R
scalar f1 '旧函数值- x0 w6 r( s) a' H
scalar f2 '新函数值
8 I3 \( A* _: L, L% V
scalar delta '新旧函数值差异
, W6 v2 J( V, x; z% |
scalar temp1 '扰动后的自变量1
\" W1 b7 c w! G% v- \( l
scalar temp2 '扰动后的自变量2
( p7 N% T. \8 E/ X. k8 t
scalar tc=0 '记录降温次数
) o; f6 \/ R( p; I. }5 j3 w\" i B- F
matrix(16111,1) values! {( j. k. \, M& a1 g
, j$ m9 e% o' ]
'设置初始温度
. u( R ?( m! e: o- k
scalar temperature=100005 {$ g( t( _3 _: u4 t/ y
4 l* r1 u. o1 X
'主程序& N' ^! r+ |5 E h' ^
while temperature>torl8 w$ F% D+ a; H$ L: X N
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
7 i7 T- Q1 O: Z8 ^0 `2 S
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动9 C3 C8 F4 q+ r+ y# {4 p
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值$ `: }; k6 i2 N/ i, B) z
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
\" P2 h6 d$ y& {3 k& p; T8 H
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的, t' @1 K* P, o/ H2 d8 M6 {\" Y
m=temp1, R9 K\" F( n5 A( |0 Q H- ?+ l$ V
n=temp2
* N\" U0 h' B2 L
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值+ N: V& r) i6 t& P: L- Q3 Q# G
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then\" v) A5 ?# `4 O- G1 z. ]
m=temp1# x% y/ w2 o$ f) X. i
n=temp29 E& s2 R& T& ^; C0 t. F$ k4 y- u
endif
2 v1 k. ]7 u; m\" C- R3 H& x% [
endif: M+ l9 V5 F X0 D2 G
temperature=jw*temperature '降温4 k% F2 N. l( {. v: n
tc=tc+1& h5 i* P0 x+ M' ]
values(tc,1)=f15 K# T$ c2 Y+ c4 w% d K
wend
3 Y. l- G8 m, H, q% g# V1 P2 P5 D6 ^- A
call tfun(f0,m,n)\" U% l4 ~/ W, T- j
/ a2 r3 R3 q6 _# @
table(4,3) result/ V, i' y( F& K\" t- r
result(1,1)="Optimal Value". d8 {) V' H6 c$ d5 u
result(2,1)="Variable1"8 X9 x\" \+ ?7 l5 G
result(3,1)="Variable2") D; B- |& A8 y2 P( ?2 \- H% i
result(4,1)="Iter"0 `) q) k, G' y' a: W0 {
+ d+ r0 |\" ?2 Z- M M N
result(1,2)="f0"
! W: i8 Y4 m8 w8 G, P: C4 }
result(2,2)="m"8 C0 I\" @2 a+ J
result(3,2)="n"1 G% T% K2 C\" n7 D. L* W
result(4,2)="tc"
0 e, h6 ], e# h$ |5 e5 D
1 Z, J' H; M4 l/ u! r
result(1,3)=f0, m) m8 N\" L& _% @% Q4 ^) \+ x
result(2,3)=m0 @! i% V/ k3 M
result(3,3)=n
) P' Y; P) s/ v: W3 s
result(4,3)=tc% r% K0 W7 k8 c3 [
; k# o5 C1 ~- l+ Q% w\" l
show result. w; z. n6 P7 X8 y
show values.line
5 o; U2 w% L( L2 ~4 g! ~4 m
% B& p) y% @8 f( x1 T) w0 a6 W
'测试函数
. ?8 P1 ~ b5 Q3 E
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
; r1 Z0 W' U9 H) g2 ?
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^27 I* V+ d/ e) a$ d' A
endsub
7 R+ G$ M$ b4 A( X+ m
Z. P E0 o! e/ S5 C
'领域产生函数，使用高斯变异
3 ?0 P7 l3 B9 ]4 h7 j. F: o3 m
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)! n# T2 U4 O7 i% L9 G0 w
p1=q1+5*@nrnd
\" t4 p( ^2 S! ?7 Z# A6 n
p2=q2+5*@nrnd 1 Y' z {0 F3 s0 r ?
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 m6 G; }; w& p7 ?& e: j
p1=q1+5*@nrnd
) Z1 l* g, U$ V- D
p2=q2+5*@nrnd & u# M1 \5 y/ j' J6 g$ m/ x
wend9 o! z% O& Z, E1 x+ O; A
endsub