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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
3 ^( [/ y. D- ~7 W/ o
wfcreate (wf=temp) u 100' k( h( w' e4 q! V) E' X1 r; b
/ F$ b: N$ G; s& H, x+ U
'定义自变量，并在[-100,100]上随机赋初始值，计算函数值- M, r$ ]1 j8 Q- d& D D; H
scalar m$ I* S9 ^* c4 H* I/ \# ^# k5 d
scalar n1 K* l- {5 s! X* @7 Y/ L
m=-100+200*@rnd
! n) d* Q' e6 i( k6 c
n=-100+200*@rnd/ t( G% I7 K) n' F1 e4 k2 s/ ?
% D& p6 A& }1 K; ]$ Y0 z\" O. ]+ [
'定义关键的几个变量/ p, g- G+ Y$ J- p0 a
scalar jw=0.999
- e+ S1 a0 U9 `8 T5 @
scalar torl=0.0019 {% J- c7 ^) F9 }
scalar f0 '最终函数值
5 N/ k$ ~# ?* @
scalar f1 '旧函数值
1 I. @; [! ~0 {3 k9 P5 Q5 x. P
scalar f2 '新函数值2 ^' w. t* w1 L\" K
scalar delta '新旧函数值差异
7 f$ M& Z1 d6 S
scalar temp1 '扰动后的自变量1
# u6 C& m\" g* e
scalar temp2 '扰动后的自变量2
& ]( d; d' _( \( n
scalar tc=0 '记录降温次数9 T: M2 F% H$ u5 y- H% K. F' W* P& l
matrix(16111,1) values
) u1 m/ v7 S8 }# U: @5 w! j
2 T: i5 @9 z+ t9 T& B6 _, V- y
'设置初始温度
) C0 K K' |3 j\" p8 g% c! h; f0 C
scalar temperature=10000
, x& g\" ?& u\" X
) S) v' f2 r1 m
'主程序2 a\" B0 |( l/ s' i
while temperature>torl, @. S/ x: F) m% l/ } n7 g
call tfun(f1,m,n) '计算初始函数值
, W3 M: M, Q2 v$ k
call rchange(temp1,temp2,m,n) '产生扰动
0 s7 {1 v% d9 {* _2 n
call tfun(f2,temp1,temp2) '重新计算函数值
$ h& m2 U/ p% w5 K7 N: I
delta=f2-f1 '比较函数值的大小
7 t8 x5 j3 o( e9 n$ |$ l
if delta<0 then '如果新的函数值更小，则用新的替代旧的1 e0 A* Y3 ?2 m0 g
m=temp10 Y/ `8 P. ?1 m' i$ S6 ~! D; a0 @
n=temp2/ r: A- n8 T' b& \$ O; |
else '如果新值并不小于旧值，则以概率接受新值! d* f' o* \, m1 n- }4 h! m( z3 {
if @exp(-delta/temperature)>@rnd then
/ `& u- R: q5 f+ A0 v
m=temp1
& i; T2 k) u' q1 `+ y
n=temp2( I& ]+ m& N2 Y4 V
endif
% o7 W4 ]/ k1 F; |
endif: S- K1 ?) t+ ]: A0 k
temperature=jw*temperature '降温
9 w7 J2 U. G* w5 M
tc=tc+1
. L5 p% X( k$ s7 [0 H% {
values(tc,1)=f18 p* u) ?5 E6 V5 b# f( `( |1 l# f- ]
wend* p: O3 N' y6 P- f+ w9 Z% O( U
call tfun(f0,m,n)
6 Q$ H. k' T, a! A! |
+ n9 I( V$ d0 d% }8 M, N1 [5 K- j! t
table(4,3) result+ P! o N& \+ f J+ d8 [2 }9 R/ Z
result(1,1)="Optimal Value"
1 }# F3 U; b( n, {6 c
result(2,1)="Variable1"6 f\" B. d/ \+ R: f
result(3,1)="Variable2"
( `, a9 u# R, W+ u4 n: _! p
result(4,1)="Iter"
; k/ \$ S* c3 a4 n- P\" F
: S( p* U* v# m k\" Q: H$ y
result(1,2)="f0"
/ m6 b: H2 a* C3 F; L9 ^ d
result(2,2)="m": }4 X9 M0 E2 H2 j2 `. ?3 C
result(3,2)="n"/ I& l% e9 Y% S4 p1 O$ u1 A
result(4,2)="tc"9 }+ U' i1 [/ l& ?
8 O. o/ C& t) |
result(1,3)=f09 A7 Z( q7 e8 j
result(2,3)=m
8 r2 M7 r. H# j* T, L1 s% S9 t* |
result(3,3)=n* e% A# s1 g8 }5 m/ ^0 g+ P8 J( Y1 w
result(4,3)=tc7 N$ b8 h9 e, U1 ~0 i# b: n* w! @/ |2 `
& c2 T0 \\" o- t/ U9 c- S# P
show result8 @& `) h+ x( g\" p. G
show values.line
, U2 F2 t: H' s# e
0 H3 z T! f+ f# E$ |: G, r
'测试函数8 t# D0 O7 R& x* f4 N# ?7 A
subroutine tfun(scalar z, scalar x, scalar y)0 ?! A7 K# B9 @
z=0.5+((@sin(x^2+y^2))^2-0.5)/(1+0.001*(x^2+y^2))^2* j% U& }2 G2 k: o
endsub, ^/ Z( j' \\" D\" Y& o* W& D
# y\" l/ u& B( ^2 s0 E# _; W
'领域产生函数，使用高斯变异
3 P8 ]4 f9 f9 B! z5 h0 Y
subroutine rchange(scalar p1,scalar p2, scalar q1, scalar q2)/ ?% H. T/ G6 \( d# u8 ^
p1=q1+5*@nrnd
) J5 r/ z* e/ E\" ]1 x. \* a$ E7 }
p2=q2+5*@nrnd
! j y+ p3 ~5 q G
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\" d6 E\" n# [+ x
p1=q1+5*@nrnd6 t\" U2 H* p) [0 F+ c- ^% C
p2=q2+5*@nrnd
! D; O/ f1 h/ N3 p
wend
/ @7 t& S8 ?& u6 P ^4 h
endsub