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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; A/ e2 O7 K4 x! c0 l1 q3 a
wfcreate (wf=temp) u 100+ e, o4 {# E) o
4 m\" U' U7 ~* e7 |. ]3 f
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值/ K+ c- n( T, F! d; z
scalar m. u\" G+ p\" H6 w7 D- R1 }
scalar n
d0 M. w3 b$ L, N( c
m=-100+200*@rnd( O1 K. A# i# }, }6 f; a! D$ e' `\" I
n=-100+200*@rnd! P) d5 E+ I; b/ H
+ n' W/ [% q( V/ R
'定义关键的几个变量& A9 M5 n# A5 @6 S) ~3 d4 D1 f1 _
scalar jw=0.9992 t7 h+ n0 t: Z# E9 L, ]
scalar torl=0.001+ X% F, V1 r: e, C
scalar f0 '最终函数值
+ a- O6 j2 L+ p' O\" r# r
scalar f1 '旧函数值
9 X3 }. r; u6 E\" q4 U5 ]
scalar f2 '新函数值
$ |+ j9 u: W! W1 _7 N8 L
scalar delta '新旧函数值差异 U6 J% p- O L/ g I
scalar temp1 '扰动后的自变量1( g2 n! P ^# g\" v% q8 i3 }6 q
scalar temp2 '扰动后的自变量2; _# ~2 u, b& [2 d
scalar tc=0 '记录降温次数
9 l* I' C5 a* a) `, u$ j
matrix(16111,1) values+ q8 W' j+ C0 ~; S
9 h: p. b M4 j* n$ s8 }
'设置初始温度
( B& C6 y$ K7 }+ _
scalar temperature=10000' D% c0 Y+ s2 t% o2 s
) O6 R+ t& f7 h\" G0 Q6 ?& L% L' q
'主程序
' g# c0 U% K4 f8 f: K
while temperature>torl
7 H' ]+ d! `7 G4 X$ K
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值9 K7 H* ^7 P C2 F
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
$ J+ C1 g9 \9 }5 c
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
5 E5 h) k9 q8 r
delta=f2-f1 '比较函数值的大小6 W! h. K: z, p1 O
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的- C' U6 _& G) M: k1 A
m=temp1
. Y0 T7 r% V6 l* Z) s6 w
n=temp2! r) S H9 h* X3 {/ q6 {
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
$ d* G* ]/ S& ]5 D0 u$ B) B4 V! F
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then) s; L: i O/ w3 `6 s5 ^
m=temp1
6 K4 y2 Z( c# ]; d\" [8 U# Q$ v' _8 T
n=temp2
\" p( |0 G; T3 h5 k
endif
6 O6 a- Y! z, _\" \
endif0 }7 ~& j\" @ ~! P7 ~. W
temperature=jw*temperature '降温) Y- i+ r2 R6 D2 b8 j. I
tc=tc+1
# ?8 ]1 U9 i/ m+ O8 }. `
values(tc,1)=f1
& P. {* \. ^' | X
wend. s9 D- P/ Q/ ]\" U' P
call tfun(f0,m,n)
\" w6 |9 a$ C4 |
7 W9 d) Y* }6 C# k! M
table(4,3) result4 c; ]$ \1 j& V4 F
result(1,1)="Optimal Value"( i3 `+ i# }( |& I) L6 {
result(2,1)="Variable1"
2 V( f4 t/ [# W# `& C' q
result(3,1)="Variable2"
) }; \; Q) _9 ?3 R7 X
result(4,1)="Iter" f1 f0 g4 v) _4 y3 x4 H+ D
4 w, d1 F1 y& O0 \! ^7 V0 M! a
result(1,2)="f0"
1 y- r x4 w& R# N! ~+ M+ o2 O5 Q
result(2,2)="m"2 W7 J, e; k# L v {
result(3,2)="n"8 K\" ^. g- m/ |) X y t! }
result(4,2)="tc"
4 o* l( \/ a2 S- q
0 O7 [. p$ ~2 J' L
result(1,3)=f0
' O* ?# j0 [- [3 A) ~$ s2 Y J
result(2,3)=m9 S\" t# L7 d9 n, a' l
result(3,3)=n! I8 A6 I* m\" g7 U1 q! L9 O
result(4,3)=tc% v2 b3 D2 I, [+ U\" @. o: m
) H6 F0 [- z9 Z e
show result
% V# g; G1 y' @% Y- c9 d; o0 p
show values.line
% c. K) B- W. P5 r% t3 r& I
4 E4 V8 V; ^9 e5 ^. c
'测试函数! E2 g- @- s( T
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)' Z' u+ d) L- j
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^25 T( n( o! j% s% X8 @* G) V
endsub& ?, e: ]3 P9 ]4 y( E* u. i
! P2 x5 N. B' A; m# A! p* _: U' |
'领域产生函数，使用高斯变异
6 a: N$ |0 E+ I. x5 L
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
7 V( e! h9 E3 i4 k0 p. R
p1=q1+5*@nrnd' q: t8 x Y! d) V8 X( H
p2=q2+5*@nrnd 7 F) d2 |2 A# N- D
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
4 c1 y* [2 w. D' v' E6 w) w: J8 _
p1=q1+5*@nrnd
& P8 `- p; p. s! Q3 L B6 {
p2=q2+5*@nrnd 9 w; F4 u/ q; z6 C5 H
wend
& D( ^; x$ |. u# ?4 R5 {5 z/ @+ \
endsub