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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$ b4 j3 g0 R# w
wfcreate (wf=temp) u 100
; u3 _- S7 j' a% i. M
5 }6 w2 b1 a* J) W
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
\" H8 s1 a; y7 N1 _; V) \; e
scalar m
\" B3 Z2 G( J4 ~9 V- I' x
scalar n
8 F1 A- S* x& E2 ?* e
m=-100+200*@rnd4 w2 k3 q( t; w: z* D\" a
n=-100+200*@rnd
\" |- w0 a* [. I
' l8 J0 `5 k- q* R* a: f, c
'定义关键的几个变量& }* O3 C: D5 u/ L6 l; `% K6 O\" d
scalar jw=0.9991 f5 K0 T' S! d
scalar torl=0.0015 T' Z/ U) t3 k2 X, ]
scalar f0 '最终函数值! a- F4 i5 n$ [' v8 |
scalar f1 '旧函数值% ]0 ` H8 Q\" j3 I* L7 S2 H
scalar f2 '新函数值% l- ], x9 I! P$ ?6 Q! i
scalar delta '新旧函数值差异
& I# `. |9 r H9 r0 T( }
scalar temp1 '扰动后的自变量1
f# l. n: k: e! z( h3 z, o
scalar temp2 '扰动后的自变量2
# ^\" k6 Z6 M9 I* `& d7 ?& n
scalar tc=0 '记录降温次数6 }7 j$ h( B) q; w4 S# ^7 q/ H
matrix(16111,1) values3 ]: k\" `) I, V9 c' F/ Q
) T\" p% ^+ b; k\" P0 X; p4 c' m+ {
'设置初始温度0 P+ r% J0 `# f7 _5 c' U
scalar temperature=10000# Z& {' `* ^7 Y& A* z0 L; D7 G
9 M, d' u/ q2 x
'主程序
8 j6 M% F( j% N1 I( J
while temperature>torl
* w2 z+ L# ^1 @( ^* F; E' ?8 G
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
- g8 ?7 q: V c5 k% o. m
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
. w1 w& k6 H. H+ ?! S* q
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
9 O\" l: Q7 W3 E- S) J
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
0 h% a n6 `7 Z0 V0 @. ?
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的& S N! l1 |/ _! o7 m+ b! }+ a\" d
m=temp1
9 S7 m* x) X) u. [; w\" l
n=temp2
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
% d) t1 z+ Z; Z- v8 q8 S. T$ i
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then% h: |; K9 ? b3 I8 i- k* d
m=temp1! t% G8 c- }% l7 g( p
n=temp28 e/ |8 [2 e# b% w+ \
endif
2 D# o' S8 F( u' I1 S
endif
* q# Z3 }$ N4 p* H8 b3 N6 t$ I+ g0 P
temperature=jw*temperature '降温, s2 a: l: R2 Q- t Z) \
tc=tc+17 g4 B0 f5 `* H, A
values(tc,1)=f1
' t\" _9 b* n# p/ E! n: D
wend% |3 w4 i6 w5 i
call tfun(f0,m,n), h' m$ t5 y& m) C2 ~* a
C' y( T2 O' ]3 ?& b% L* P6 x8 ^
table(4,3) result
. _1 n3 K6 c7 O\" }1 b3 ?
result(1,1)="Optimal Value"7 d7 I) t& n) F8 C\" Q
result(2,1)="Variable1"
- o* E5 I. O6 Q7 h$ T2 n# \
result(3,1)="Variable2"( p* e( T9 {% F
result(4,1)="Iter"0 ^\" h; {4 S9 T0 G; W0 ?
0 g\" n. A! {\" B; @) A+ ]5 C2 G
result(1,2)="f0"
9 |1 B2 a# y1 G! ?% K
result(2,2)="m"
result(3,2)="n"
5 h& v$ E- K% p, }& W: B
result(4,2)="tc"+ Y5 j1 J+ }# a) ~\" v2 P
0 V( S/ N' ^+ V3 w% s9 D$ y
result(1,3)=f0
: {* J# l. x7 ]) W
result(2,3)=m
# V\" l( B$ ^: I6 ^4 s
result(3,3)=n
9 c. ^0 s* _ z+ T
result(4,3)=tc
4 S' q0 z. g/ S5 I0 S. J- d, Q! O
\" s: i. R8 ~2 c* G8 M\" [
show result+ d/ s9 Y* `8 G7 U4 P0 }, d
show values.line3 O4 M; T6 m2 m1 c
. Z- S# V3 n5 m4 m& f
'测试函数
' P5 p0 `- ?5 O2 g: r! ~0 h! T
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
, {+ Z, X% m5 V; D! v2 ~
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
! c3 L/ ]' g- }( ]
endsub
0 Q3 e; {8 q% H5 n7 M6 `% Z! Y
: v) M% ]' ]' v) E$ X
'领域产生函数，使用高斯变异! i8 k4 f& T# c
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2); M# u* F. l! a9 |! w' J; @1 W& [
p1=q1+5*@nrnd: r( `2 q$ R. Z5 `% r# ~4 }
p2=q2+5*@nrnd 2 N+ v+ o/ }; |# n4 D9 c4 h
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
/ L( z5 c* p; C\" y
p1=q1+5*@nrnd; u, w0 v7 G0 N' s
p2=q2+5*@nrnd 2 {( I1 G. @ m* ~& C
wend( }, |, V& o, {7 L& z
endsub