查看: 10655|回复: 4

在EViews中实现模拟退火算法（SA）

字体大小: 正常放大

liwenhui

70 主题	65 听众	5197 积分

独孤求败

TA的每日心情

	擦汗 2018-4-26 23:29

签到天数: 1502 天

[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。

群组: 计量经济学之性

群组: LINGO

电梯直达

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。
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; [ Q# A% p5 M8 ]# ~0 x+ `! \
wfcreate (wf=temp) u 100
3 K! G7 M9 S% ]4 u. p8 z
/ P2 W6 q* `1 x: f+ l8 b0 d8 P; u
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值* J' P5 k& W+ {, f M
scalar m
# Y3 z. G) M7 V+ g5 E! a% J
scalar n
+ }( P, E! U9 x
m=-100+200*@rnd
6 |* j3 I2 W. X5 f6 Q6 E+ Q) M
n=-100+200*@rnd @( ]0 _5 S& P( T3 T
2 i& T) P\" e, }& E' d; ^+ r
'定义关键的几个变量
3 W: y( t/ [7 M6 ]
scalar jw=0.999
: {/ i# L/ C' r
scalar torl=0.001
1 K2 b! P! L$ c: D
scalar f0 '最终函数值* v k. [( a2 _$ `1 o8 q
scalar f1 '旧函数值4 g. K8 d- x. x3 h& `, B( k. I
scalar f2 '新函数值 i8 a& O( o8 ^' }6 i. V. O8 s
scalar delta '新旧函数值差异
B$ |9 i6 l7 {2 p2 M% F/ X- S
scalar temp1 '扰动后的自变量19 e* x6 q$ M2 v5 F! E0 X
scalar temp2 '扰动后的自变量2
, s0 H) p. j! O\" V- X+ {( O0 L- n
scalar tc=0 '记录降温次数
8 ?\" X' l6 e\" {0 Q8 j
matrix(16111,1) values
3 ?3 x9 ], m\" |2 U- Z9 n
6 }. q/ ?' w- k q7 l! i6 w
'设置初始温度\" B( @$ U+ O+ a
scalar temperature=100001 t4 k! B# f2 @: z1 y; I
( z\" O+ ^$ ]8 D
'主程序
! e' J/ ~0 ?, A8 N* L4 B. @
while temperature>torl
; H5 L. U; B1 @
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值% |5 D8 Q+ o) H8 G
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动: N2 _. h1 n/ o3 s- y% i
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值% k2 B( Q0 J3 \
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
2 G7 D) d: c9 }% @ Y
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的7 x/ g+ `7 m% f* u& I
m=temp1
3 }! x V: E: X
n=temp2
% N+ u- j. b3 D! c2 V\" ~
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值; X% S/ u& j' q* f# A
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
) h b; ]! N0 {# _
m=temp1
2 A7 O' Y8 J |! J+ J9 Q9 i
n=temp24 d3 l! ]% t- P7 Y Y
endif+ H0 y8 L& Y' F
endif4 N- T: D. n V. y
temperature=jw*temperature '降温
( f1 M- C; c' Z# u\" @, O
tc=tc+1
: B+ ` g8 S/ M! F* a) m
values(tc,1)=f1
4 S) u6 J f# s' [9 T3 M9 ?
wend: {$ i1 d3 g3 K8 I
call tfun(f0,m,n)+ R% o0 \9 |- B) A& u
+ B4 P0 M X9 A5 G8 t) ]
table(4,3) result/ V' Y: X# t$ ]; m! u. `
result(1,1)="Optimal Value"2 G& ^# a8 M( T2 Q* [2 C
result(2,1)="Variable1"+ x2 D9 v) x- N% q2 i
result(3,1)="Variable2"1 C$ X4 g* [7 E% \8 a* f1 k
result(4,1)="Iter"7 _; n9 P! y, y3 X7 d* d
# c! }5 L3 a* Q
result(1,2)="f0"
0 i2 t* S) e2 [% ?1 @' f) ]. o
result(2,2)="m"
3 n) R3 r/ I% [1 E. l
result(3,2)="n". V7 m: a$ S$ {9 [9 V6 m: _9 A
result(4,2)="tc"& F4 w8 B& E6 y5 }
& I0 Z& Q8 X% G
result(1,3)=f0
. a; L) @0 v. I5 S/ Q
result(2,3)=m- `8 e, ]# N1 T ~; w7 L# h( \
result(3,3)=n\" R, `8 s& B6 m' i
result(4,3)=tc
6 _! `4 R\" R7 h, j* K
! r\" g7 f\" a( r
show result' g7 W6 ?' i. i2 Q4 M% F- { ~- P
show values.line( ]: E* P8 O* V( N3 G! K- G/ F
& k( o. c. c% v0 D# n `6 t
'测试函数
8 s2 o( n5 h0 R- A+ ]
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
% m/ [( l7 B2 L\" j0 s' W+ a5 G' H) X
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^21 o& L\" D4 B+ T$ }' @- j
endsub/ Q2 F% M3 t. Y @! m
* D3 h t5 j5 S' o
'领域产生函数，使用高斯变异
1 h& y1 ]# h# ^- |; i# Z
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)7 s3 b\" C% M9 N7 ]! M9 Y' Z+ K
p1=q1+5*@nrnd
/ \) S; g. T9 }- T& e( S/ Q, o
p2=q2+5*@nrnd
7 g: p; ]0 A5 M3 E
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
3 ?( ]; n8 t. R, R: W( x
p1=q1+5*@nrnd1 ]7 M) z0 s7 A' n* j
p2=q2+5*@nrnd ; X\" f' [0 p3 d' X1 ^' h- b
wend
6 i# Y L% l/ _9 b% E( b
endsub