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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
. h k! b$ z% r `
wfcreate (wf=temp) u 100$ k% Y5 u3 k e7 M\" X% u
5 c2 N8 W9 L- z# C8 \5 I% p1 C& P
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
p1 Y, {5 c- l\" F3 A* m
scalar m
& P2 E6 Z+ @/ T/ T1 T& b# A
scalar n, Q C\" [ ^9 I8 C) z
m=-100+200*@rnd
7 X1 D# G$ V: u5 \7 O
n=-100+200*@rnd4 x* ?) q: p& T0 D\" B0 S/ o
\" p/ r0 e\" ~( O: d
'定义关键的几个变量6 s9 @+ R: g. C2 G
scalar jw=0.999) m7 S- ` Q\" U- @4 b+ R4 j9 H1 V
scalar torl=0.001
6 J( S# I* d$ R% `2 E3 Q% Z
scalar f0 '最终函数值+ N, T Q% [2 ^
scalar f1 '旧函数值
\5 a$ `\" J$ H+ _: m/ j% Q
scalar f2 '新函数值
# m# V9 h4 |8 `7 }* P( n
scalar delta '新旧函数值差异
scalar temp1 '扰动后的自变量1: q9 h\" L$ ]. o8 o& v/ ~4 e! O
scalar temp2 '扰动后的自变量20 ~4 I( {, k6 C! D9 H
scalar tc=0 '记录降温次数' i' [) Z) Y# e0 ?- _: \3 H) Y' q
matrix(16111,1) values% H/ s @8 R, }! l' J
5 v% T+ L2 D8 t( ]
'设置初始温度
0 ?0 i% t0 v% R1 U5 y; e
scalar temperature=10000
\" Q6 D% z1 E1 ?) d4 e
( k1 o' `1 U$ i- m
'主程序
8 U8 m& _) h6 c, h2 C4 v: j
while temperature>torl
\" `0 H; R8 g8 C
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
, W3 }8 u( F* u4 k! s3 t: c. _\" _
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
- | g# }2 s7 x/ |( ?' H8 `( e
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
/ N' ]! i+ n& z3 {+ z: V
delta=f2-f1 '比较函数值的大小. r6 q- g$ L! l2 d5 \6 v
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
9 J5 s _0 A0 f# ]) U
m=temp19 Z8 S! T P* e
n=temp28 Z' B! _8 _9 X u. x7 _; Y' B2 h
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
/ a# m: @3 ^' V7 j/ g5 N' z+ ~* O
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then5 T: x9 f( p: R# a( A( c
m=temp1
; T! |. f/ J# V; R# B7 [; R
n=temp2\" I! d, |! |9 y2 g
endif
+ A7 K- G! }\" [/ A\" f
endif S& p\" k* F3 b- n
temperature=jw*temperature '降温
\" \& e- [& l7 Z' v* _
tc=tc+1% ^/ v8 |+ h; a5 f6 R
values(tc,1)=f1
0 F: n- V. Q$ h
wend
$ [! g! n\" N, f% \# |, A8 t
call tfun(f0,m,n)- V1 h9 d. e\" l8 p7 V+ {9 P
7 g! m7 b# ?# M
table(4,3) result
7 \2 R% @- D p- S3 O( {
result(1,1)="Optimal Value", h, u6 h) I# n, i' F
result(2,1)="Variable1"; i0 S; Q- {) c4 E3 _# [# \
result(3,1)="Variable2"3 n1 N; }1 |& u: [+ H7 r\" ?+ @) L
result(4,1)="Iter"
# U8 [- y/ I) y0 G& b' v\" l/ S
6 m/ i# F- p0 S) ]( G% s5 V
result(1,2)="f0"
6 F8 j1 O: a\" d, O\" @
result(2,2)="m"
6 C- u% `: T s, T$ Q
result(3,2)="n"# z1 W- L7 h6 F\" ?1 R7 {
result(4,2)="tc"# D; o. m% a2 o6 I
& v: S$ r, H7 S' Q. S
result(1,3)=f0 [5 H0 n) _0 ~* _# J
result(2,3)=m
! Q- p! v9 @ F* r) A2 X8 c* W4 O
result(3,3)=n
# B\" X* v' b V- A1 X* w
result(4,3)=tc8 ?/ w j; y/ _+ V a
, d3 Y- u) u2 C# Z
show result
# a1 M) v; k! F9 m# u! x
show values.line
; c/ {, i% b. O2 W' O9 e
& U/ W4 M5 H- d/ r. c/ w! e7 U
'测试函数
* C! {' y! W F: X- K# P
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
. B# K! m. R; _1 |9 Z
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2- I\" c: G3 y% |0 Z
endsub
3 K' J; G& N+ t) t
6 u) ?* q, W' I7 o& A9 X
'领域产生函数，使用高斯变异
6 p: m2 |. A1 Y$ R! _
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
, y: ]3 c. [6 Z$ ~9 g+ }- w
p1=q1+5*@nrnd
4 G5 m6 O) P3 l
p2=q2+5*@nrnd
$ k; x. E2 z8 r' m$ n0 c. T: ?5 B) Y2 }
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! i; L5 @4 ~. k5 ^\" @
p1=q1+5*@nrnd, u P; V9 Y* x& I; J
p2=q2+5*@nrnd ! P. Y5 T6 B7 u* y; ~4 d
wend
\" d+ O8 k6 h6 w/ [2 ~
endsub