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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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    群组计量经济学之性

    群组LINGO

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    1#
    发表于 2016-11-16 17:42 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。
    0 s0 J6 C- V5 U) B8 ^9 K$ e为了演示,这里使用如下函数作为测试函数:
    & U' E5 \( q/ \
    测试函数
    $ |% e- n0 F; D& t8 x; @
    此函数在x=0,y=0处取得最小值0.
    6 t6 C& d* [  c7 O4 L1 V9 [2 y8 d8 B- t
    代码如下:
    1. '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  G# _% L- z) A
    2. wfcreate (wf=temp) u 100
      , ]: w1 s/ B* O, P2 r: j- q

    3. 1 G! h0 h  z% Q4 L: Y
    4. '定义自变量,并在[-100,100]上随机赋初始值,计算函数值0 y, p9 T+ p1 q! x# h6 C
    5. scalar m8 f% }/ x* g, k$ [9 e0 ]+ h
    6. scalar n  y6 {2 ]* t1 v+ e. n\" M! z
    7. m=-100+200*@rnd
      $ L2 W2 v4 k* y5 O$ e\" |& f# X
    8. n=-100+200*@rnd
      8 {7 }2 B. p) }2 r- X/ o& t. N6 P# d

    9. 5 A! F7 }, L* e: T( A+ h6 ^
    10. '定义关键的几个变量$ `% h! k/ }# w8 T4 f+ M
    11. scalar jw=0.999: e+ m1 f4 k3 i, c6 \* \' U
    12. scalar torl=0.001
      6 h% S  O3 E! W\" u
    13. scalar f0 '最终函数值
      / |; l9 W( N1 H\" I5 V) ?, |5 _
    14. scalar f1 '旧函数值
      9 o  B5 A8 ^9 G6 {\" @9 x, g
    15. scalar f2 '新函数值  `7 V/ X2 f0 V
    16. scalar delta '新旧函数值差异
      ) n1 |& E, K3 K' d1 g
    17. scalar temp1 '扰动后的自变量1/ _: `\" P2 o; ?2 p
    18. scalar temp2 '扰动后的自变量23 a8 ~8 z4 p4 V$ ^6 L: f3 x
    19. scalar tc=0 '记录降温次数8 Q\" O7 E$ k( ?; S% z. c; j4 n
    20. matrix(16111,1) values
      * {# x% Q- _( n4 I! _) O8 x
    21. ! }) Y9 y. V: T, l4 O5 R7 e  K0 i
    22. '设置初始温度. O5 ]( k  M  E' ]1 k* p
    23. scalar temperature=10000
      6 b- E( f2 ]+ P+ ^* }

    24. , x: w: s/ V! X. l' F1 P0 w
    25. '主程序
      % x2 v% ^# m. |4 K3 L1 B
    26. while temperature>torl
      5 z. P- `: t% y
    27.   call tfun(f1,m,n)  '计算初始函数值5 z! @2 c1 X* [  }
    28.   call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
      1 y* M* C; F' V9 i$ j2 h! s
    29.   call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值3 w7 i  m2 t9 d' K7 D4 i
    30.    delta=f2-f1 '比较函数值的大小( @5 ^; _/ r\" k+ ~0 h% e
    31.   if delta<0 then '如果新的函数值更小,则用新的替代旧的
      ' f* D9 l) J7 a6 X* R* O
    32.     m=temp1/ G  h3 X  ~: T
    33.     n=temp2
      ; S& R) e9 a- {* n2 P
    34.   else '如果新值并不小于旧值,则以概率接受新值! P  ^9 y: s4 r
    35.     if @exp(-delta/temperature)>@rnd then# s8 V9 `% t) ^( c% y
    36.       m=temp1' m4 {4 M+ A& Q. E
    37.       n=temp25 I4 `\" |' v% E1 n\" H, F' L& m  v2 L
    38.     endif9 p7 M% s+ N. o( e' [' A
    39.   endif1 P4 @8 u  \! t5 B
    40.   temperature=jw*temperature '降温, B1 l% e\" H2 F5 k
    41.   tc=tc+1. `\" \9 G  j# Q\" O
    42.   values(tc,1)=f1
      ; E' g! {5 }5 f3 ~
    43. wend
      8 Z% _0 C% P) _; a! f9 X\" W8 s/ `  n- ^
    44. call tfun(f0,m,n)
      \" V3 I+ P7 r( l( y* G: E

    45. 7 h/ K+ }8 J# g% T# a6 `, U
    46. table(4,3) result
      . G8 \5 T; l; y; B9 f\" K. T# R
    47. result(1,1)="Optimal Value"5 c3 P( G4 k' u: ]) O0 P
    48. result(2,1)="Variable1"+ I9 _8 X: t- l7 a+ H
    49. result(3,1)="Variable2"
      1 R  H2 Y# R5 _+ e9 H
    50. result(4,1)="Iter"
      . E5 V3 W( r/ J. T
    51. * i; |- `5 |7 E; Q; w
    52. result(1,2)="f0"
      8 N( l6 M# Z) E* r( m( d
    53. result(2,2)="m"$ q0 f/ T8 ]* Z6 l4 R4 Y
    54. result(3,2)="n"# f) k7 B* {/ e6 `
    55. result(4,2)="tc"
      # z2 p* Z\" q\" x6 @; j5 q

    56. * {) G) a3 V- ^+ Q- ~
    57. result(1,3)=f0' @2 E( X7 l8 B  F
    58. result(2,3)=m
      # m- \\" Z$ I9 W' z# V- b. h
    59. result(3,3)=n
      6 l8 N9 b  D+ p* \: a& Z) d
    60. result(4,3)=tc
      ( M$ u5 B. v3 m; H1 b
    61. \" R5 \; F1 e  _3 e
    62. show result
      ; n4 D. A' u3 ~$ K
    63. show values.line
      3 ~/ f$ R1 |# H9 |8 U! T# F
    64. 3 |\" |& a% s: x' @/ y\" u) }6 W. W
    65. '测试函数
        W6 j3 f+ F* Y1 E& J5 {! R+ x
    66. subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
      ; z6 _* Y9 y6 L2 i
    67.     z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
      2 c+ t2 G& X0 m# l4 h
    68. endsub
      % j7 W5 _3 a' e4 k' K5 U
    69. % _0 l1 A$ Z' B# \7 s
    70. '领域产生函数,使用高斯变异0 Q# b( h9 T& V\" j; y3 ^
    71. subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)! B# Y- U. p- ?2 B+ M: N
    72.     p1=q1+5*@nrnd' m/ Y* L8 a/ u& X# W) U
    73.     p2=q2+5*@nrnd 6 L9 k8 V. z0 x5 J  z; C' W: M
    74.     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& w- l\" a2 W. C( v# b8 y, Q
    75.           p1=q1+5*@nrnd2 U; t4 i+ J0 R6 \$ L
    76.         p2=q2+5*@nrnd
      9 s7 M' M6 K/ v: b6 q: r+ l
    77.     wend
      ! @6 N\" w: S; t. ?3 U8 N
    78. endsub
    复制代码
    运行的结果如下:
    7 z; x- ?/ e# X7 q% S' } QQ截图20161116174354.jpg
    , ^' N. [) |. y! A4 f- v0 O3 R3 m9 R  s
    函数值的变化如下:
    1 z9 K( X. Z3 A) K1 z& P4 N6 w QQ截图20161116174345.jpg
    + I9 E7 V6 M, g4 c# U' ]1 o0 m! K) y. }' l# E
    采用此程序找到的最小值为0.00216,最优的x=-147582,y=-0.155605.没有醉倒最优值0,但已经离0不远。
    % y" d3 f# }9 B/ w/ O5 S0 S
    # M- h" Q+ T3 X, j7 h
    % G8 p* T  P: d; R: Y2 s" N# r; b  k& S' _

    5 t) X/ I; I2 R7 h  M, I0 M

    SAA.prg

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    zan
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