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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; I$ @/ F# |9 h
wfcreate (wf=temp) u 100
4 o [\" G& a6 u! Z/ C) I6 Q
5 W+ l; U4 W7 w9 r
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
' ]- y2 I/ A# c; J; i' T! h9 d+ }+ L# _
scalar m( m2 n\" u4 g L8 }+ O A
scalar n; ]; [$ z2 {\" t* b. L! W
m=-100+200*@rnd+ r$ H# @ V3 t\" `# x- r/ c; b, `
n=-100+200*@rnd
, N* Y' R0 y9 A8 f
4 M4 h* t/ s6 H5 ~! z
'定义关键的几个变量
6 j! a5 `3 q9 u
scalar jw=0.9999 ?) u8 s. A! o+ W% M5 m
scalar torl=0.001/ N8 x0 A# L# ?6 R
scalar f0 '最终函数值
$ h1 m9 p: t8 y {
scalar f1 '旧函数值7 ~; K% a8 A B0 ?7 _\" ]
scalar f2 '新函数值
' Y7 W: @ `& V\" s, t. b4 ]
scalar delta '新旧函数值差异
7 u6 T1 J: o0 s% ]. }9 @! ^# Q
scalar temp1 '扰动后的自变量1 _- m; x8 o, Z& _
scalar temp2 '扰动后的自变量2
! I: Q! H4 C* Y8 M- k7 l) ~2 A
scalar tc=0 '记录降温次数
\" l6 B e\" F( Q6 P4 F- R
matrix(16111,1) values
% [: C# P$ q* S0 J- X! N
\" O\" q) L w7 G2 ~& g4 N
'设置初始温度7 w! j- a: I! @% k
scalar temperature=10000
5 Z, b: T( |/ Y
: A6 E: w) o3 T1 @, R+ S; T' b6 ~
'主程序
3 Z& }0 r$ }: b& `: w x
while temperature>torl9 E7 F% ~$ s, w
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
; ]9 K/ j3 C% ^9 g. Q2 R$ R
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
/ |% S5 a0 G# Z( z: o0 ~5 H
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值! E4 @, y8 i# z+ k, l! J4 g
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
. D7 v6 r* y\" D Z1 z
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
6 c; o( r2 Y. w7 ^
m=temp19 m- z5 g\" s! M7 z4 w9 n, e
n=temp2/ L! [$ f Q9 C: R( f
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值# J: j1 w( M$ n$ N. A/ i
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then, r( m) w( ?& A: y7 h* |5 r
m=temp1
1 r5 @8 P+ y) b0 f% m
n=temp2 {, a6 x4 f; D! x, ]
endif
' U) P! `; {/ A$ Z4 l% n
endif
6 B) q# w. n7 ?# @6 f& Y% P
temperature=jw*temperature '降温
. l# U7 Q; O2 O9 y
tc=tc+11 E$ G; v\" G3 {, k2 @6 T6 ~! H+ i9 D+ [
values(tc,1)=f1) P. c g8 @6 F
wend
0 \, g* y0 A0 r/ Y) h; K3 z
call tfun(f0,m,n)
5 ]0 u6 T% o/ d5 i& ]* y
4 J2 i2 S/ a) p5 j h: v
table(4,3) result, m$ C% X4 @# T
result(1,1)="Optimal Value"
* i2 n) M1 j8 N7 y% T9 i# P
result(2,1)="Variable1"
+ ]- A; V# O+ n/ \# B
result(3,1)="Variable2"
0 _) J: U, a Y6 g* C
result(4,1)="Iter", P3 E( a2 t8 e6 v3 v; K! g& O
0 X8 U2 F2 i/ @$ m5 D9 S3 q. T
result(1,2)="f0"
) u1 k( D2 F% W: @\" s' k
result(2,2)="m"1 i- r, L, m5 y p* I. l' E' x
result(3,2)="n"
& k6 N( d9 J7 q0 Z5 U6 G3 l
result(4,2)="tc"
% |) e i; V3 q9 s, n
; t% q. D. ^7 t# R/ s3 H9 v- l; q
result(1,3)=f09 p0 ?8 G! V& Y
result(2,3)=m2 O, y. n/ ?\" Y- j+ @$ G
result(3,3)=n\" V' Y7 ^& b3 ?) b1 R. i& p( w5 h: e
result(4,3)=tc+ o$ U2 m- o# I0 f6 R: a
O/ P3 j, ^, ?8 E' n
show result
- ^/ o. l$ h' _* b
show values.line
+ k3 |6 i' t' Q5 R# F2 [+ @. c7 W
0 G1 k# W2 v! m, U
'测试函数
0 J8 v8 @0 P+ p1 O
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
7 ?3 y# N8 U7 g( T6 ~; b6 M
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
( m. ?2 d+ M1 `% d. r' }7 g4 {\" ^
endsub1 m: C/ G3 M0 V5 g8 U. b! B
+ _; ~9 ]2 U& g0 y% t
'领域产生函数，使用高斯变异8 ~1 M1 m# O0 G P6 N
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
& j1 T8 Y* d* L& P; m
p1=q1+5*@nrnd
/ X: R) Q7 L1 z6 r6 U
p2=q2+5*@nrnd
- J ~9 H( i6 s7 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
, ~& u* e e1 r( J
p1=q1+5*@nrnd j0 w) v5 ?* f- f7 H( B
p2=q2+5*@nrnd
7 T G3 o. j1 o- E: E
wend$ e( ]$ V: l8 u; ]! H
endsub