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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- Z$ Q$ y3 A1 f, R( N
wfcreate (wf=temp) u 100
9 q\" O$ N) l3 V5 V- G) D
1 ?/ u1 L/ l; _% o; T& `
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值5 g6 Q+ F2 b0 v6 Y* {: o/ @$ w
scalar m+ r4 y, X! u/ _9 W3 v; E/ |
scalar n% @7 b& k* j! \4 j7 t8 ^+ o
m=-100+200*@rnd3 V/ k& x- v. g2 N& a5 Q3 |
n=-100+200*@rnd
5 F1 [- Y; {! o/ `
7 v$ V$ ?0 U# A5 v
'定义关键的几个变量
' \; q; W i9 ]* w5 N$ J
scalar jw=0.9992 M* K\" N S1 X+ u, Q' C
scalar torl=0.001, v9 R4 _8 r! @7 A1 k' u
scalar f0 '最终函数值
. z: ~4 W3 }/ H: L# v! E
scalar f1 '旧函数值% ^# [0 J2 o+ ]! ^& W( ^
scalar f2 '新函数值5 X3 K* I& D L
scalar delta '新旧函数值差异) r* D( G. [6 `
scalar temp1 '扰动后的自变量1, q5 O: X; N6 }7 ]$ L
scalar temp2 '扰动后的自变量2
2 B0 J# Q# J0 D+ i) I
scalar tc=0 '记录降温次数
1 N$ ^$ \6 Q2 c0 x
matrix(16111,1) values
! @# W5 b# h0 |! s) w\" I
, M; P' U) n: U& V- a. X; b
'设置初始温度
\" O# B$ v9 ]7 _4 s
scalar temperature=10000
* Y) c0 q; z( j6 L
- T& A2 S\" |. c( S1 E
'主程序
2 _% n2 g7 q1 j% Z0 q
while temperature>torl
( V' h3 w\" m2 U+ r
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值! U5 d6 {. }0 g* k, ?
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动9 _6 \% a% V) s8 G: V' S
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值- K) L+ v# y* H' F
delta=f2-f1 '比较函数值的大小3 ^& u\" R- ]$ p8 g# }* _
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的' L\" l6 P, L# ~& C$ r
m=temp1
- {1 S& [8 b$ l% E H w0 l: W+ a
n=temp29 Q\" {4 i C5 [ k% Z5 G
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
! r1 L9 X3 k/ p
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
4 y\" d8 t4 p1 n( i
m=temp1
3 U/ Z+ r5 |3 B* s8 D/ ]
n=temp2
1 L0 t8 R' V; W6 f; Z+ I/ Y
endif
+ q& ^5 ~0 s) e' d5 t
endif; c; k- O; e9 t. y! p
temperature=jw*temperature '降温\" h b$ R3 O& Q3 l( m
tc=tc+1
/ e5 X- i/ Y* _0 \0 z, ]6 s+ E
values(tc,1)=f1
4 Q* u8 U$ t' h4 m5 z5 H
wend. y* u' Y- r0 x: Y\" z+ S
call tfun(f0,m,n)
8 S. V, [. e\" ^- p\" y- x
) b! U1 Y, I+ m3 @, S
table(4,3) result5 S6 q( n\" ` b
result(1,1)="Optimal Value"
1 k\" Y0 o2 s: |) H0 Y- u) ?
result(2,1)="Variable1"4 b& e5 i7 r5 B, @
result(3,1)="Variable2"
1 @* q6 D' ?4 f- m
result(4,1)="Iter"5 z1 m, c! Z4 G6 b) o
\" O4 [, e2 ]# ^9 e# v: @\" R, w
result(1,2)="f0"+ ^8 K! N3 R* C$ Y0 W ?% Z
result(2,2)="m"
3 ~5 Q' @. w6 O/ L( L
result(3,2)="n"4 j) S1 N0 [) g% T( A# U
result(4,2)="tc"\" {5 v' v5 i4 B1 _' l
- m- W2 ~% j# P/ G3 Q$ T\" A+ {' G$ b
result(1,3)=f0
7 s# X; V( B: q
result(2,3)=m5 O9 s3 h! N6 ^* v( P) @2 _4 `) P
result(3,3)=n5 A! J, ?, {0 N9 |
result(4,3)=tc4 G! O; @6 P+ I7 @) U0 c
+ t9 y/ |0 t% [. y% v\" J! J
show result& t0 J3 u8 c7 O7 I3 U
show values.line
, }: u. u7 A+ Z% F
$ G5 x% `0 g9 [% b6 q, l O1 o
'测试函数
& U% Y+ j+ T l( }: H7 Y/ C
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
) j6 c% H q/ a. Z9 d; R
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
: p/ h1 R d+ z4 v6 t
endsub
) I- ~: M- d3 J0 O9 l\" G
\" u- ^& V: M7 r# J$ H u
'领域产生函数，使用高斯变异1 l4 P) j+ P5 p5 S6 M( A5 p) w! U1 U. c9 d
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)1 g- N! ^5 L8 b6 W* y
p1=q1+5*@nrnd
; h. K/ R, M\" e4 D9 i
p2=q2+5*@nrnd
2 [; r, I6 c\" P4 x: M% e! M/ ?
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) X8 |; S3 D, {0 {1 C\" e( a
p1=q1+5*@nrnd9 ? O! ?0 K- k s\" P. d
p2=q2+5*@nrnd : A5 l3 s! u& s$ P; u0 J
wend- g' W% ^4 @7 S3 _' J
endsub