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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. j5 B6 s0 T8 r
wfcreate (wf=temp) u 1002 j7 w0 _+ B4 w
! o; P/ X1 B5 e0 n
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值; E! c9 g+ O0 D8 E( s7 H: A
scalar m- h6 F. P3 v/ k. K
scalar n
/ m# _6 T\" z. F8 |8 U
m=-100+200*@rnd
: T7 L0 g% A\" @ a9 A7 M
n=-100+200*@rnd$ Y. a8 |: O7 C% B
C1 { t8 `! M1 W! r
'定义关键的几个变量
6 S) p0 R+ b0 A6 P; j) \- ?# [' [4 X
scalar jw=0.999
% _8 n5 z. C. W+ u. _: [5 K
scalar torl=0.001
4 U0 {# I, f! @\" i) M9 ~3 t3 \
scalar f0 '最终函数值* I2 ]1 H+ @ I1 }
scalar f1 '旧函数值; ?. p7 I\" K. {/ I7 g/ q/ Y
scalar f2 '新函数值% } Z7 D1 F3 H
scalar delta '新旧函数值差异; n2 c! f$ {) M+ G! r, [
scalar temp1 '扰动后的自变量1, g, B\" V+ }8 d9 A* _
scalar temp2 '扰动后的自变量2
; e, {& R; Y' m. k
scalar tc=0 '记录降温次数\" W/ [) g4 L- f- P
matrix(16111,1) values5 d# O6 {7 B9 a; _+ ?
6 ~0 U* N, Z% v+ [# `
'设置初始温度
& E. W+ K5 I. \( r$ ?, Z \+ ~4 E
scalar temperature=10000
1 `3 r9 c* U9 [% S: G
' e' J* k5 ]! r* T; ^
'主程序0 Q' q }9 Z& ?) f( W
while temperature>torl
1 q4 l* P& D6 y
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值9 E/ Y6 Y) I7 R% ?+ `8 F# K4 l0 z
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
0 E- R( T\" @# u' u9 Q( h9 g- A
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值2 z* G6 T- X4 w' U. u\" B7 _6 o
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
$ S3 n# B) ?6 q0 \6 P7 K* r
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
* q! b7 I/ ?$ y6 N' _+ w2 f
m=temp1\" y: M- R% S' R2 \3 A$ X; L, W8 H
n=temp2/ }+ z. E2 b2 o\" S8 F* m
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值' M3 H3 l0 s, u* ~: {
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then6 Z& U% Q1 Y9 z
m=temp1
! r$ L6 A3 f- q3 f+ r
n=temp2
/ ?3 j) F. ~! u+ j L0 `
endif' V/ A0 p3 F0 a' y0 K/ w
endif& h* {& w' O. U\" |# G4 A
temperature=jw*temperature '降温
' I' L/ g7 v( H/ \% a
tc=tc+1
& h$ q3 w+ a2 A% J0 B/ w: y/ ?
values(tc,1)=f1
5 z; D1 Q: J7 @$ ]7 v4 }( `
wend# J, f( n* J& t( A6 W+ k1 @+ Z
call tfun(f0,m,n)\" G, O' [0 i- [/ a/ U+ T$ i
' q% p- W% \1 d0 C
table(4,3) result
1 m( u8 N/ N1 I/ _+ E( Y7 ?
result(1,1)="Optimal Value"% }; G$ k p1 N4 ^) v+ }( X2 w' S
result(2,1)="Variable1"# j0 ?( n ]0 S' f N
result(3,1)="Variable2"
6 F7 I2 U! N5 H* k' t- r; ^\" {
result(4,1)="Iter"
. B7 l a\" x0 V- N$ k
2 Q2 B) U* n0 ?' Z, u- Y, w2 k
result(1,2)="f0"
: H! K# a7 Z3 b8 o8 @9 K
result(2,2)="m"
6 L7 V7 r! [5 G; c0 t- D
result(3,2)="n"
9 T% U/ h! @\" P0 z( E
result(4,2)="tc"& g\" b\" U3 o y; c' q
* ^% X3 M( @- q+ W% O1 o3 J
result(1,3)=f0( W5 I; B7 @8 [: W \) O( n4 ?
result(2,3)=m\" d/ M/ J# e\" W' x5 a' J
result(3,3)=n4 ~7 z+ a* H4 D. C
result(4,3)=tc. Z( V/ p8 t/ B\" `8 |8 i9 P/ j
, W3 S2 V6 u3 J8 h. V4 y# O
show result
% d1 V! D2 g# k( u; \7 P8 g
show values.line7 U9 z7 Y G- Y. }2 E
) X( @6 f4 ~, A! J- k3 [8 L
'测试函数
: r7 E& A; P% J8 ~3 \: N/ u
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)8 S n K# l# n2 [, U3 M: [: e+ S1 ^
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2
3 `* U/ w2 B& w# r4 \# J, G
endsub3 \2 C7 n$ c1 _+ S
$ _1 [8 Y3 K8 D7 K0 N; S
'领域产生函数，使用高斯变异
$ u; ~, r1 q) _! y7 y
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)/ ]2 Z$ c5 d: ]3 ~5 q9 W; j
p1=q1+5*@nrnd0 s% k( d- \5 v; h. c5 ~1 ]
p2=q2+5*@nrnd : Q$ l6 k, U. ]6 k
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) _8 N+ W9 w8 B$ ]6 Z
p1=q1+5*@nrnd
# }+ x3 z5 f) C- V& u1 ]
p2=q2+5*@nrnd & e( v& p) B, ]0 z9 _3 M$ T
wend
' k, U# i0 ~% y, z) j3 g1 I' x
endsub