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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 |正序浏览

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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
/ i; j& ?6 i% l1 k
wfcreate (wf=temp) u 100* J R6 K% I3 a3 a
6 s4 @; A- {. k# i+ e$ v
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值
* Z4 x& G+ a1 r7 W. n' k
scalar m& [6 P$ s3 p# q# d4 F
scalar n
; c! v: O$ c\" j\" M% `/ Z
m=-100+200*@rnd' c O4 Z+ P& r
n=-100+200*@rnd) G0 E2 ]. |( z5 `$ S
5 \/ s4 C# T5 u( S
'定义关键的几个变量
/ Y9 f# a7 c: x# h; A9 S1 Y% g
scalar jw=0.9994 F3 B& I& ~4 v) x& X& H\" e
scalar torl=0.001' J5 W3 Y! b7 u. F% {0 ?. @% n
scalar f0 '最终函数值
) z& a. M$ Y( V5 l9 p
scalar f1 '旧函数值
. f6 A- h7 f: P2 w
scalar f2 '新函数值1 Y( V$ L& [\" t q
scalar delta '新旧函数值差异
% f. R) D, U7 a5 S6 [3 V+ R
scalar temp1 '扰动后的自变量1: J\" k5 w* E- } ?8 o( u. M
scalar temp2 '扰动后的自变量2
, Q4 ~4 |: Q( B1 i% L9 R
scalar tc=0 '记录降温次数
1 |. @7 F' d, r m# G. m4 I
matrix(16111,1) values
% T6 p! P7 X* ^- M3 ~
5 d. r) {. U0 W0 T
'设置初始温度- ^, P* o( j' F: S5 _- c8 L2 Q
scalar temperature=100001 T* R: \- ^; O& x
, |+ _+ J: O9 H8 K) c* v
'主程序, x3 N3 S/ T( n4 D' |
while temperature>torl
4 a+ k) Q( q/ w6 l6 q6 t
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
6 Q: |0 z/ i1 ~
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动' V d: S M8 O% [) @8 L8 y$ Z
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
1 ?5 n7 J7 u9 Q, T! l
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
H/ M8 _/ w# a( x
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的
- Q5 p8 ~% C2 v
m=temp1\" K6 P' ~8 y3 d- i6 H& V
n=temp2' Y\" E; K8 l: J
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值
W# F4 W\" `6 \- H8 ~
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
) x9 ]4 c) f3 w$ p5 X1 h! e5 Y9 W& x
m=temp1
, }, _5 `% |) o7 D
n=temp2; `' \, r6 q& h) |# o8 k! s
endif! `0 _7 o' r; b3 D\" H5 v
endif
/ y _/ d* a\" H, m$ n
temperature=jw*temperature '降温) V' b7 ]( I6 w& B* |
tc=tc+1; E; J5 M8 }! J. R% T
values(tc,1)=f1! d* G* @. P- D0 Z. A
wend! \9 v1 L9 p3 | P0 {2 I' g W5 H
call tfun(f0,m,n). [) d4 a6 e2 M
6 @$ p7 y/ G9 p5 S! h) H
table(4,3) result
/ Z0 e+ F3 d4 u0 X
result(1,1)="Optimal Value"
4 u8 M$ [1 R4 Z& x6 ~. W
result(2,1)="Variable1") |6 Q3 ^ p9 @9 u$ q4 M
result(3,1)="Variable2". I: ?( [+ X! e6 ~& V1 j/ ~
result(4,1)="Iter") k# U' M( {% `: H1 K: s, c\" s) B
9 V0 D; E8 }2 B% ?, ?
result(1,2)="f0": E5 k: `3 D( }. g8 k2 B' D; L
result(2,2)="m"
# |. G# y* J\" g0 z( x9 L: t
result(3,2)="n"
& x, r- ] {! ]
result(4,2)="tc"
! F- \) X# {3 K1 S& J2 i( N6 X$ Y
; ~3 g h! ?3 v4 A1 p$ n% K- z
result(1,3)=f02 p8 s( B: |. w4 c
result(2,3)=m
T: C( U p# Y% n
result(3,3)=n
% z- ]; [8 O- _6 m' x8 s+ |: m
result(4,3)=tc
0 h5 z$ M; S4 U) ^$ [
4 A p8 B( i; i
show result
& z! U& X7 D1 w% l$ g. {
show values.line4 Z% @1 S& g, t1 a1 c9 s
; f& p% \5 y) i: u t
'测试函数3 n# \$ \0 T2 a2 p5 ~; a& D; G' `
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)
\" v( s$ t\" X: Z
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2\" Z& Q$ ^0 B2 j; D8 {: p$ t* {
endsub$ H7 ~ R2 L% u3 B$ Z
2 P. ~( l) q5 N/ {
'领域产生函数，使用高斯变异' C\" O2 U0 N3 O6 Q) d$ c* T9 X* T; R+ c
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)
2 b v; y# n# e; E0 j# U3 G
p1=q1+5*@nrnd
8 X1 X! f0 L: L3 n) `! q2 O
p2=q2+5*@nrnd
. X, t7 U! @) [! v
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 n0 W! M# ?4 Z; O# n
p1=q1+5*@nrnd
) g' d7 ], |- P' G4 \
p2=q2+5*@nrnd 6 L1 x( R S$ O0 a
wend. g, H+ Z2 `; {7 N8 b3 C( B( l' q P0 u
endsub