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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。

    社区QQ达人 邮箱绑定达人 发帖功臣 元老勋章 新人进步奖 风雨历程奖 最具活力勋章

    群组计量经济学之性

    群组LINGO

    发表于 2016-11-16 17:42 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。- Y; M+ _) z* T
    为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
    + ~+ p, j( h+ H! ], \3 j; @

    测试函数

    测试函数
    ( u+ G# U; s) o% v, A
    此函数在x=0,y=0处取得最小值0.' u. r) y  z0 V

    7 W8 l+ y/ L& h, i代码如下:
    1. '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
      2 s7 U( [5 Z) N% ~9 s+ N, h\" `2 a
    2. wfcreate (wf=temp) u 100
      \" C! b$ L0 p9 _0 b) [' p\" Q# Z

    3. 9 g3 N\" m; n5 u) g# e* z8 _
    4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值7 o- d+ J4 i! p) W
    5. scalar m+ n0 w. q- {/ N9 \+ N1 j\" ?) {
    6. scalar n/ k! b' X/ \  g, J, E5 M' f3 D
    7. m=-100+200*@rnd
      ; o6 V, B8 M& u! F\" e
    8. n=-100+200*@rnd
      & L  }  t* o+ ^1 ~4 K3 N

    9.   r1 Z+ r: O& w9 }7 K4 E
    10. '定义关键的几个变量% E/ J; x/ S; ?# C  ^
    11. scalar jw=0.999% h1 J3 _! t( o1 f
    12. scalar torl=0.001$ `. M* e; r, n% B. D0 k
    13. scalar f0 '最终函数值  ?! u3 u\" @9 H7 f; v+ q* d& Q+ E( o
    14. scalar f1 '旧函数值
      1 o5 N% Y2 |7 t# J. r6 N
    15. scalar f2 '新函数值
      $ b; B. ~3 ~& u: R
    16. scalar delta '新旧函数值差异
      ) P8 k1 [+ Q! Z/ X9 [6 R5 E2 ]$ M4 W
    17. scalar temp1 '扰动后的自变量1- k2 K, p  `0 x
    18. scalar temp2 '扰动后的自变量2
      ; j: Y; F1 |  v# D0 o! h& e) H9 O
    19. scalar tc=0 '记录降温次数7 v7 V' B/ M2 o\" e
    20. matrix(16111,1) values/ D' C1 W8 ^6 U; p+ O% W& _% E

    21. * I6 x9 `/ y' ?0 w. f
    22. '设置初始温度# ~$ j7 C7 E- r! B
    23. scalar temperature=100004 g' b) `0 X0 R0 @2 o7 a
    24. 1 _% _- }$ P, t0 S  e7 W
    25. '主程序3 ^: g, R0 V- n/ W8 \
    26. while temperature>torl5 I  Q3 f- x, J# c' B
    27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值: a) c' @; v$ O2 }
    28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动1 _9 }) |+ m3 d% S3 A+ G! [4 L
    29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
      0 @\" T2 H6 z* e$ I' e
    30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小
      \" N. o& u  Y: T% p, I% S& n: ?
    31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的$ B9 S& V; N0 Z. g
    32.     m=temp1
      * h% p9 w# w! l
    33.     n=temp2/ _) \9 Q# ~& A: d2 _8 h: |. O
    34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值
      3 x% G9 A; u% N+ I
    35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then6 k7 |; C! Q3 [7 b# M, k! x7 Y
    36.       m=temp10 o7 _# N& _$ V( U3 C5 F% B
    37.       n=temp2
        m5 Y5 s% R% h\" N
    38.     endif3 }4 }0 k) ~0 b9 t4 ^3 [
    39.   endif
      $ z1 c. J2 ?* a' t$ O* X
    40.   temperature=jw*temperature '降温
      ! @/ h  D5 ]) y+ Z/ R
    41.   tc=tc+1
      \" y) v  O. Q5 J: a2 U! O2 ~4 b
    42.   values(tc,1)=f12 [  U. B% v  Y' m\" F4 w
    43. wend9 Y7 @! s; c/ t
    44. call tfun(f0,m,n)
      , U. x0 z; Y7 {\" N\" \
    45. , F) r9 @% M( m$ r) U8 @+ @: c4 d
    46. table(4,3) result/ r# r: H. m3 D8 k
    47. result(1,1)="Optimal Value". F2 ]$ O, g# m9 @7 \
    48. result(2,1)="Variable1"5 U7 Q# @% y3 n- H6 W
    49. result(3,1)="Variable2"9 Y\" q2 D, \, h- Y7 H( A
    50. result(4,1)="Iter"  Q' g) ^: w6 D. |% V1 G
    51. - o- [+ r. c. v$ _2 Q\" A
    52. result(1,2)="f0"! B3 J0 U# K/ N' w
    53. result(2,2)="m"
      ( R9 A. D. w% T\" V+ T
    54. result(3,2)="n"# _/ H, A) C* w; t1 B. V3 C& ?
    55. result(4,2)="tc"& m2 v, q2 a* h

    56. 7 l  U9 l( U# ?# S, |, E\" p# d
    57. result(1,3)=f03 |$ @; w4 h1 N0 b
    58. result(2,3)=m: ^1 ]\" x) u0 U# u+ \& v
    59. result(3,3)=n3 u6 F- o( w+ L! C6 |! Q4 ?5 f
    60. result(4,3)=tc  g- r$ O5 L+ X$ J0 T0 P. a( B
    61. 0 p$ N$ e* U4 }# q! G8 q' z
    62. show result
      + N# D6 J9 Z( @9 ~
    63. show values.line
      % s/ J+ Z. {+ J4 C1 x0 H! T' I
    64. , f+ d  C0 o! f/ r
    65. '测试函数6 r# y/ ^1 X; V+ l: ]
    66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)2 n. o. y4 c\" o1 `
    67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
      2 u' U5 F# F6 Q. y
    68. endsub) r6 ~& m6 N4 A

    69. : x3 \0 L% J1 O) w
    70. '领域产生函数,使用高斯变异
      # g: J% P. j1 o2 w. U
    71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)4 T3 _/ c3 j: p9 Y2 r+ \, f6 z
    72.     p1=q1+5*@nrnd: s) F0 t# e, y$ Q+ q
    73.     p2=q2+5*@nrnd 1 t9 @2 {. ]& z8 p+ t. e: z
    74.     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) ~6 ^  t; G8 f: n: _. j# `
    75.           p1=q1+5*@nrnd
      # Z* N, S2 k. ^  Z, Z
    76.         p2=q2+5*@nrnd
      3 @# Z( e4 I7 Y5 l; D; n  I
    77.     wend
      6 J5 B9 M( ~) ], X' w$ e! N% u8 Q1 u
    78. endsub
    复制代码
    运行的结果如下:$ A+ D7 b* X% C! [
    QQ截图20161116174354.jpg
    . \: q( q9 G- f  d  W; D8 \6 }

    : F& Z; K' t7 F- q& i! x" u# ~5 b( a函数值的变化如下:2 e3 f$ W, R3 P
    QQ截图20161116174345.jpg

    ; F+ B1 ~! m: r8 ^# B
    8 R3 V8 \( ^7 S' V2 G: ^# v) u8 o采用此程序找到的最小值为0.00216,最优的x=-147582,y=-0.155605.没有醉倒最优值0,但已经离0不远。
    ; P+ u- y0 ^; }7 f2 B7 h
    ' n8 P- @% x+ [1 a
    " N5 G) Z4 U3 U
    7 M8 E" G. C; U2 H0 Q5 c( \3 I& f

    SAA.prg

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    SA代码

    zan
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    春秋两不沾 + 10 很不错的,鼓励共享。

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    四十岁后,不滞于物,草木竹石均可为剑。

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