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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
* s1 H; N/ ^2 \- y1 G! a
wfcreate (wf=temp) u 1000 [% g\" z' T. a1 y2 k+ T, I6 M
3 I* a) S( T1 J* G. [\" G
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
6 h$ V, y( N\" ]. g) E& w/ ]3 y7 J
scalar m3 l1 [2 g( ]# A3 J# W! E
scalar n7 k$ Y- Q3 ?4 o3 P8 c
m=-100+200*@rnd- P [0 R% Z# @/ _$ c) V8 x
n=-100+200*@rnd+ K- D- j% A& w, l
; i! F% C$ s ?( x\" [- v) ?% M
'定义关键的几个变量9 b/ W( v, O5 N3 x\" S. b- G
scalar jw=0.999
( \& N4 w( {; r$ A, ?' F8 O, `
scalar torl=0.001
! B) z5 t5 J& M' e/ v
scalar f0 '最终函数值0 @\" I4 H6 G% V% V7 P0 s
scalar f1 '旧函数值2 I9 Z2 h6 r8 B \' O- |
scalar f2 '新函数值' D9 K$ Y, v1 h1 C Q
scalar delta '新旧函数值差异
. V! ^) `& k* r& E% J4 k
scalar temp1 '扰动后的自变量1
( A7 v$ T. e9 u! }+ b
scalar temp2 '扰动后的自变量2
$ r: }\" I' j# _' A4 [ |% Y
scalar tc=0 '记录降温次数
6 x/ t1 Z6 _$ Y O! F9 i* X$ H
matrix(16111,1) values
\" E0 U6 B2 ]& x
5 v& r. L! ^5 Z0 _ @
'设置初始温度7 u2 d' k4 G0 g8 [8 n
scalar temperature=10000
I0 y, W6 j\" Q\" m$ a4 J4 o- N1 o
e0 y8 \! `6 q6 T$ f+ \9 L! b9 F
'主程序
/ r% I& l\" t) A: B1 [
while temperature>torl
$ J6 @' x4 _# f2 M4 B2 ^ `
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值. Z8 d; d7 `( `8 `
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动5 Y6 n3 R8 b4 Y- {
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
/ C9 m* ^+ \4 v ` Z4 g1 Y
delta=f2-f1 '比较函数值的大小% V2 N/ q1 R1 f: Z
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的) q( K' f0 D' _1 a
m=temp13 h4 c4 Z+ \2 A
n=temp2. [, h4 o C; W6 }# d0 w
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值 m& c\" Z, @) y* Z; i0 H) O: Y$ X
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
( \: D8 W& }( b( ^' r
m=temp15 Q o; j' p: r- o' E
n=temp2
7 E; I5 Z2 p+ }+ `; U0 R, k
endif( b2 P( R, B9 D1 }$ c; N$ y* `\" n
endif
- s( @# ~0 c( L3 v* b/ M1 {
temperature=jw*temperature '降温2 M1 p: y) p3 \) j2 V8 z
tc=tc+1
7 a6 _6 C\" ^% ^3 Y/ C( B5 }\" \
values(tc,1)=f1
( e' w# |\" O+ P m# T/ |
wend
: F* v: z- f\" o2 o' ^
call tfun(f0,m,n)
0 V5 t' _2 }/ d8 I6 v6 w% x
5 ^* o9 K& ]% g. N
table(4,3) result
1 \. o U# ~2 g. }$ U4 U% P/ Z\" P4 V
result(1,1)="Optimal Value"
\" ?3 ]. T i4 o s7 q
result(2,1)="Variable1"* N f2 l$ K# P2 d: O$ Q\" N4 g, @
result(3,1)="Variable2"$ v\" a4 ]) Z1 I8 U
result(4,1)="Iter"
& }0 Q0 N n: U/ o+ z8 u( e
0 I7 u4 u; s! i
result(1,2)="f0"
4 R; Z o, {. a4 Z) A4 p4 C+ _
result(2,2)="m"/ Y0 n4 z! X% S1 H; k% L) o
result(3,2)="n"
! @6 L! d( L }+ ], D, _2 U# N
result(4,2)="tc"
3 @: _% `$ c8 S! y. E9 R: g
' w b\" @3 Q\" S; f, E1 N) q+ d
result(1,3)=f0
, ]; u! {) a+ Z0 C/ Y
result(2,3)=m
+ t5 T {# a7 o
result(3,3)=n
3 I8 U2 X\" j' X5 @
result(4,3)=tc
# v* Q. J6 ]! i# x! v( [( r) I
9 `2 q, b( q\" Q% s: q
show result+ P' h7 c5 G& P/ _7 t/ W
show values.line/ {0 o# }\" d& w N* l: G1 M
# y) G4 R3 W3 B* X
'测试函数+ r5 f9 Y) B8 S$ R, |3 o: ~\" g
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
( {' f. t7 C7 l0 F
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
( b+ R: q! T( v: F; c. K; S+ U! h
endsub
! T, Q3 c% J4 V7 d6 n- n
& K8 o& q$ i5 ?' ?% X6 n
'领域产生函数，使用高斯变异0 F1 L\" R! A& z6 t4 B$ G% l
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)+ y' q: x; P, [1 w
p1=q1+5*@nrnd
/ k+ l7 V% [% D% a
p2=q2+5*@nrnd
0 p( x1 f/ `+ ]! I% O4 {
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 ~, h& k2 _3 j/ W\" K6 |9 F\" p
p1=q1+5*@nrnd
\" a7 [ g; o* ~
p2=q2+5*@nrnd ( @3 |. `1 I$ M/ ]( E. V
wend
: u+ t7 x- T( t* J- p
endsub