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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& a; h# I2 Q% r* L+ O4 P& ^; n. N3 \1 v/ L
wfcreate (wf=temp) u 100$ N% o* ~3 a+ ^. z
$ h3 e$ y5 e, y; A! Z2 V
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
1 G\" X' j5 z+ q5 i
scalar m$ S% x) l$ ^. e, n' W4 H
scalar n
) z7 q! {& Q( s' `
m=-100+200*@rnd
1 m( n/ z% T* e/ ^
n=-100+200*@rnd
$ l1 |0 z0 E/ T; ~: b
0 F4 @9 L+ z1 u3 d
'定义关键的几个变量
2 C$ ~, [6 u8 d
scalar jw=0.9991 r$ t* z9 H1 g! r4 {' [+ `
scalar torl=0.001
) ?0 w* J1 [* P& D1 [! }
scalar f0 '最终函数值\" E1 _1 M( o\" F8 G( g
scalar f1 '旧函数值6 c: K+ y* b. H& p' b( H+ M
scalar f2 '新函数值
5 r/ W' t3 E% H\" Z
scalar delta '新旧函数值差异
( D; K/ \) f* X+ N e7 G
scalar temp1 '扰动后的自变量1* p- d! V& v6 B I0 K
scalar temp2 '扰动后的自变量2
6 z* X7 l( Q% R& n
scalar tc=0 '记录降温次数
, V0 E |% _6 m6 t- h
matrix(16111,1) values$ e( l$ \* R3 t9 k/ D! x5 _, w2 q
$ d7 F5 z; N6 R, A0 E6 g
'设置初始温度
\" X8 j: x T$ p. _; ?
scalar temperature=10000
\" W/ u4 X$ k! A/ }: \3 h
' F+ \# {9 c$ ^+ c
'主程序1 d3 a3 w9 u V. j- l
while temperature>torl
: O\" M\" h5 U$ V; P/ l0 U$ a
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
# o& m1 F$ c5 q8 W i7 L
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
4 m& `% q' L/ j+ |$ u0 T# d
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
l9 a) p6 I) p. a
delta=f2-f1 '比较函数值的大小7 |/ ?( {! U. S& v$ g\" n8 ], ?, e
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
; {- Z- d( s; r
m=temp1
' @2 O& a1 z8 S& T
n=temp2
8 m1 t7 {% u3 `7 P5 ^
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
; j0 a9 l; w' Y0 m% X0 q
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then& {: V% [/ C' B0 U; c# V
m=temp1
; g1 m& B+ { r4 b0 p7 B1 V* m
n=temp2/ j5 g& o! F. m( P2 y
endif
- w. Y# b8 v0 d5 L0 x
endif
' Y& V+ H6 p Y- p9 H
temperature=jw*temperature '降温
8 h# [* ^) J ?! a. N! {* h7 ]
tc=tc+1
8 `7 |! H6 ~6 j8 _
values(tc,1)=f1
0 }$ B1 _+ w\" I5 {0 F' O- R
wend- @, ?0 z6 B9 {/ ^- w+ M) @
call tfun(f0,m,n)
- o\" N; F* T. h, P5 K
+ H2 ^7 x( c% _% V9 J) m4 H
table(4,3) result& b\" L& `& {8 `9 t8 U* q
result(1,1)="Optimal Value"
! k* H5 x( f: }* |0 E H- f: M( N
result(2,1)="Variable1") G4 B1 A$ o5 v0 w& T
result(3,1)="Variable2"
* z8 }4 G5 v/ I! F& O* ^8 y8 v
result(4,1)="Iter": S, t$ c& b' p }# J. V. D5 D/ Z
1 E3 }( \9 Y& t5 y: Z8 L
result(1,2)="f0"
2 a6 J+ W\" i- k4 R5 A: o
result(2,2)="m"6 D\" g7 r& w4 p& T( J
result(3,2)="n"- ~: @1 w& f6 ^* p: p, J9 O
result(4,2)="tc"/ ?* q& W0 F* Y1 H0 r8 y3 o+ J
+ Z0 h3 E\" X; Y\" s
result(1,3)=f0
# N* z, f7 u; ^
result(2,3)=m+ X. s/ q& F( E$ | C2 c' H
result(3,3)=n4 I$ _1 _. H. r+ B' c4 S0 o: G& x
result(4,3)=tc( J S( D0 R0 t; z7 F
` i! d4 ]\" l. C5 ?2 w
show result& Z( i5 E( u, H
show values.line+ }6 S% r* Z. _3 e Y
/ x( t; ?5 B% G) I6 b; t$ Q3 R
'测试函数
8 o) ]0 i. A: ?* t7 m. K/ Z
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
; X# X; p j& P( P* i* G
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
( r/ C! h/ Z9 y\" Z! A0 o
endsub
0 _! ]# v7 [8 {. g: W- w- |# K
5 G* _, t O9 I/ Y6 M
'领域产生函数，使用高斯变异
1 }& O V# H, [* G: q7 |; a, P; W% T
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)6 j Q2 f' f8 H8 n! s
p1=q1+5*@nrnd
/ t) U7 E2 Y0 }9 I9 p) C1 L
p2=q2+5*@nrnd 5 @& F2 c4 r8 q
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: Y' S% e7 c& _' o
p1=q1+5*@nrnd
7 E3 h& a* F _: q\" j; S
p2=q2+5*@nrnd
, M* d2 Y7 W8 j( q2 L
wend
- f7 r( K0 G! y! s) Q+ M
endsub