遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码

以下是一个简单的遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码示例，仅供参考：

% 支持向量机模型建立
load('training_data.mat'); % 导入训练数据集
x = training_data(:,1:2); % 提取自变量
y = training_data(:,3); % 提取因变量
svm_model = fitcsvm(x,y); % 建立支持向量机模型

% 遗传算法模型建立
fun = @(x)svm_fitness(x,svm_model); % 定义适应度函数
nvars = 2; % 优化变量个数
lb = [0,0]; % 优化变量下限
ub = [1,1]; % 优化变量上限
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',50); % 设置遗传算法参数
[x,gfit] = ga(fun,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options); % 运行遗传算法模型

% 输出结果
fprintf('最优参数：x1=%f, x2=%f\n',x(1),x(2));
fprintf('最优适应度值：%f\n',gfit);

% 定义适应度函数
function f = svm_fitness(x,model)
    y_pred = predict(model,x); % 预测因变量
    f = -mean(y_pred); % 适应度函数为预测因变量的均值的相反数，即最小化预测均值
end

该示例代码中，先建立了支持向量机模型，然后定义了适应度函数，其中适应度函数使用支持向量机模型对自变量进行预测，并将预测结果的均值的相反数作为适应度函数值。接着使用MATLAB内置的`ga`函数建立遗传算法模型，设置适应度函数、优化变量的个数和范围、遗传算法参数等参数，得到最优参数和最优适应度值。

需要注意的是，该示例代码仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改和优化，如增加约束条件、调整遗传算法参数等。