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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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电梯直达

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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
! z; a7 t! D* t8 P
wfcreate (wf=temp) u 100
+ k8 h* Z/ a; Q3 |: T! ~* }: b
& P* }5 U, S$ j* K* F$ a\" m2 o* d
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值* j/ [7 j5 q4 ^9 K: J$ y) [
scalar m
) x6 l' n( P7 X+ \. h. Z. G
scalar n
) N\" b a4 m8 ]3 b7 H7 S
m=-100+200*@rnd/ N1 x. Z/ N1 f; [5 H0 [2 K
n=-100+200*@rnd
5 D2 A9 B8 U$ b: t5 k% J
& p9 G- e4 l9 k) W/ U, H ?7 Q
'定义关键的几个变量
% O6 @' _' \2 a; S
scalar jw=0.999
! U5 j5 j. i$ m y9 i0 y\" s
scalar torl=0.001
& o' G! c( h. G0 u, o3 I
scalar f0 '最终函数值
1 q6 A/ Z: [. u3 ]. J: e* m: f
scalar f1 '旧函数值
8 Y7 L% u: B1 }$ P! T
scalar f2 '新函数值& M' s; G' ^8 r# ?9 A z c
scalar delta '新旧函数值差异! X& y+ E* v6 Z6 M8 T! T/ p n! t
scalar temp1 '扰动后的自变量1! }$ n; i. ~0 Q6 T
scalar temp2 '扰动后的自变量2
' c3 G- O\" L# q- ?/ B
scalar tc=0 '记录降温次数) o% N' B# }7 f$ q% D/ ^
matrix(16111,1) values
1 u6 q/ R. C1 d
) f' _; a+ I8 l* o! t4 M( }; N
'设置初始温度
7 q4 I7 c4 Z1 I) }; c
scalar temperature=100000 n& p( [/ x. }' w7 C/ Y7 g4 f
9 ]0 c) A! m! `
'主程序
4 k/ Q. A; x. z6 ?! Q
while temperature>torl. t8 X }8 D5 N8 F' d& l. s0 V\" t
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值) T3 E, e( E1 r& U$ |- \6 [
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动! c) ?$ k: N7 a5 G
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
7 L- G, t0 n$ C- z$ L: _8 b
delta=f2-f1 '比较函数值的大小; G9 g: f& P+ {$ X; I. Y
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的( c( P. L5 F# f5 Q\" N
m=temp1
b$ j$ q: X8 J5 S* k5 w6 q. Z
n=temp2$ B6 u& h6 ` L( D; v\" ?4 f1 E) K
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值% Y9 K+ U% w- R) X1 p
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then( g, o9 S' D& b! d7 ?. P! d9 z
m=temp1
& }/ V) f0 U' o$ x
n=temp2( V& T& z$ C6 F' _3 m7 o: b4 S) w
endif
4 p. m' H1 n) m8 r! N\" m
endif
* Q+ d: j( H1 F9 D
temperature=jw*temperature '降温4 p1 q3 e `6 a\" e
tc=tc+1+ e. U$ l4 x# h- F( h& S
values(tc,1)=f1
+ M8 ~% ~\" g4 @4 ~/ g
wend7 _, L0 c: ?9 T$ I\" l! W; i. f
call tfun(f0,m,n)9 V& p/ `4 o' p0 F/ J/ y
0 ?& T8 n) R! O$ t
table(4,3) result: P; h j2 t3 }; t1 W, @) _0 V7 O
result(1,1)="Optimal Value"
6 I3 _\" @6 t+ S2 w3 ^4 S
result(2,1)="Variable1"
$ w/ ~- l/ V! d; U9 W% R
result(3,1)="Variable2"
, A& |\" y4 T' R% g+ C5 ?% u
result(4,1)="Iter"
( |# f* `: R a8 }0 i5 d/ J( P* Z+ p
. K\" U: K9 T+ o: g\" k5 j; E p1 u. w
result(1,2)="f0"
7 v6 ^3 Y9 }! i* B3 F6 T
result(2,2)="m"
$ m( p+ u# p9 G! n
result(3,2)="n", S. j/ B; L1 O\" Y( F F0 q) s
result(4,2)="tc"& q$ f0 E' _# s1 E\" M4 F
+ a, d4 @+ U3 m
result(1,3)=f0. I- M/ n1 T0 w
result(2,3)=m
0 \. f. }& N2 j; S& T# Y1 k$ _/ m
result(3,3)=n
- E1 ~4 {+ E\" K: O3 F8 K9 `
result(4,3)=tc: V' `) ]6 G$ f! H# [ A% a# S. F
8 B/ n0 I( B/ x5 V) q9 y8 e( G
show result) \. `/ ]8 k9 k# {
show values.line
% u$ u2 q9 y' c& s\" N! W p+ q: d
) R) C: C\" e0 S
'测试函数\" ?& {\" K+ W& p\" v. j
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)0 p0 \# b& u6 _
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^21 y' p# |) O$ M0 v
endsub
3 Q8 I7 s$ F& Y
/ k- Y% L5 e. r, ]
'领域产生函数，使用高斯变异; |\" g0 ?6 p' t, Z9 G$ Y
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
+ u' N) R1 G* M' s
p1=q1+5*@nrnd
7 M! G- u. C' |5 B
p2=q2+5*@nrnd 3 ]\" H: y/ ^9 M0 o9 }8 H( L
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
' G/ v\" z; z9 v% Z
p1=q1+5*@nrnd
, b! V+ L c- ]5 o, \4 J7 W3 f
p2=q2+5*@nrnd
. B8 }' R0 c4 P\" ~/ H' E
wend* W% c* t) k/ R2 K) |) g
endsub