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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
) U& @( K& Y; Q H- a
wfcreate (wf=temp) u 1005 o+ B5 H6 G0 `
; ^' E9 x: }- F8 V9 v9 M
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值( O( `; [: Y# K
scalar m
$ \\" ^8 i5 M) S\" y
scalar n
% d\" R4 w! |8 f1 F7 x
m=-100+200*@rnd* e' C) V8 c0 C) B: g+ h7 O( C& O\" }
n=-100+200*@rnd# }+ C7 J1 j& T' |& A' w
5 g; t* v4 I4 W+ ]6 O\" }/ e! T
'定义关键的几个变量
6 q( G5 l3 X- H5 o8 H7 I
scalar jw=0.999% k9 z9 U5 [9 q0 |/ m& b! d7 q
scalar torl=0.001
$ h% X/ P+ _3 u
scalar f0 '最终函数值$ I. s8 E7 E- {- F9 {! T- ?! x+ D9 n3 n
scalar f1 '旧函数值
/ k+ }7 o# c3 R
scalar f2 '新函数值
/ G4 @8 e. `4 t( n# v) r
scalar delta '新旧函数值差异( ~8 V# O% d( ~
scalar temp1 '扰动后的自变量1. V2 m! v* O; S2 B% L8 [+ ]/ H3 n
scalar temp2 '扰动后的自变量2
( |3 [( O. j\" O1 K& U
scalar tc=0 '记录降温次数
/ e/ X- Y1 W( u# Q
matrix(16111,1) values$ ^1 z/ ]- t. u& r1 n) A0 t
, z9 u5 V9 Y( U
'设置初始温度
9 [2 |8 b% N+ J
scalar temperature=100009 g! }2 G* e! D. j8 N
4 Q' {6 }1 A: j/ t' K1 {. I
'主程序4 r: {5 N7 u( v5 Y
while temperature>torl
, W( r2 d$ Z+ @: n D
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
; p$ B+ U# m& b, e6 X; d& U L
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
. h* F- i, T! [ p; M7 q: b
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值& m2 I, z, O& o\" P* H- A
delta=f2-f1 '比较函数值的大小( C: Q: \. ~# y) E5 O+ j1 r
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
3 `8 W( O `5 F0 G1 ?( a7 }
m=temp1; R e$ {2 S# o2 _
n=temp2
/ p4 w; S\" E6 B. c$ t
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值7 @# q2 t7 U( |5 {! `\" h& Z
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
* [5 K& g3 ]6 ~
m=temp1
9 Q8 ?- r# J. H m' G
n=temp2
9 v* h, ~) K1 m- o; _3 y
endif
, v( h( d. W* j7 s8 u; a0 N
endif
) {! I2 J, `3 Y
temperature=jw*temperature '降温
0 Q* r* w5 |4 j0 A6 T/ @) l
tc=tc+1
. O! q. p& X$ b3 Z8 D4 R
values(tc,1)=f12 b& p$ }$ s( E) O$ [. c. W
wend$ l( p, P4 t, c
call tfun(f0,m,n)7 N% F; G% d+ k. l: @7 c
$ b1 T; a# G2 m8 B
table(4,3) result/ T! ~: U7 V/ g: O
result(1,1)="Optimal Value", R3 y; M- f2 e% Y4 ]
result(2,1)="Variable1"
2 v1 P6 R4 V: @( n
result(3,1)="Variable2"
6 W/ S% G, \3 n {
result(4,1)="Iter"
1 \\" A- N1 m* ~
9 W$ w\" |( V\" y9 J% N/ o
result(1,2)="f0"
: {: I! j' L: h/ ^& M3 D' H5 [
result(2,2)="m"5 K' m! i7 D- T
result(3,2)="n"; J) g, N2 J. r3 Z! r
result(4,2)="tc"; C3 w/ j' Q. }. R\" m; L, A1 J4 C. o
) m5 q, b2 a6 b# ?4 U
result(1,3)=f0# p6 j! h7 z4 [: P* N
result(2,3)=m
' s: C- j$ _7 Q6 H. \. R$ ^6 T
result(3,3)=n
5 ^' L3 m9 w8 A) K( R! V
result(4,3)=tc( y! ^( t5 M# M- h1 D2 z
P* w' ~4 t& s$ q ?
show result
4 F0 ?. l. Y- P5 s
show values.line) n5 t6 j3 m' Q/ u
9 R- C+ d4 e1 ^( d
'测试函数2 a# y- g7 I' H, _7 P
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y), N4 {- ~, i, N; q\" i( k; z
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
( ~ [ Y3 S6 j$ F4 w
endsub0 ?9 S8 H! D/ a, ]2 g
- A. }& B6 H$ |* Z& N
'领域产生函数，使用高斯变异
\" S\" q! a: M v* x% }' A
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
% B$ q. p' B; A
p1=q1+5*@nrnd4 z/ R ]- A9 d3 f
p2=q2+5*@nrnd ! m3 v% V\" W. Z Z6 j0 H. s x
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
; `/ |- [8 y& A5 C
p1=q1+5*@nrnd
[; p' d, z$ ?; j8 ^! r
p2=q2+5*@nrnd
2 _- }5 t; @5 x6 T, p6 J0 e
wend1 O9 `4 B. F/ a
endsub