PSO-RF matlab代码

下面是一个简单的 PSO-RF（粒子群优化随机森林）的 Matlab 代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris.mat
X = meas;
y = species;

% 初始化粒子群参数
n_particles = 50;
n_iterations = 100;
w = 0.721;
c1 = 1.193;
c2 = 1.193;
v_max = 4;
n_features = size(X, 2);

% 初始化粒子位置和速度
particles = rand(n_particles, n_features) > 0.5;
velocities = zeros(n_particles, n_features);

% 计算初始适应度
fitness = zeros(n_particles, 1);
for i = 1:n_particles
    fitness(i) = rf_fitness(particles(i,:), X, y);
end

% 找到最佳粒子和全局最佳粒子
[best_fitness, best_particle_idx] = max(fitness);
best_particle = particles(best_particle_idx,:);
global_best_particle = best_particle;
global_best_fitness = best_fitness;

% 迭代求解
for iter = 1:n_iterations
    % 更新速度和位置
    for i = 1:n_particles
        r1 = rand(1, n_features);
        r2 = rand(1, n_features);
        velocities(i,:) = w*velocities(i,:) + c1*r1.*(best_particle - particles(i,:)) + c2*r2.*(global_best_particle - particles(i,:));
        % 限制速度范围
        velocities(i,velocities(i,:) > v_max) = v_max;
        velocities(i,velocities(i,:) < -v_max) = -v_max;
        particles(i,:) = particles(i,:) + velocities(i,:);
        % 限制位置范围
        particles(i,particles(i,:) > 1) = 1;
        particles(i,particles(i,:) < 0) = 0;
    end
    
    % 计算新适应度
    for i = 1:n_particles
        fitness(i) = rf_fitness(particles(i,:), X, y);
    end
    
    % 找到最佳粒子和全局最佳粒子
    [best_fitness, best_particle_idx] = max(fitness);
    best_particle = particles(best_particle_idx,:);
    if best_fitness > global_best_fitness
        global_best_particle = best_particle;
        global_best_fitness = best_fitness;
    end
    
    % 输出迭代结果
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', iter, global_best_fitness);
end

% 输出最终结果
fprintf('Best particle: ');
disp(global_best_particle);
fprintf('Best fitness: %f\n', global_best_fitness);

在上面的代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，然后初始化粒子群参数和粒子位置和速度。在每次迭代中，我们使用随机森林分类器计算每个粒子的适应度，并更新速度和位置。最后，我们找到全局最佳粒子并输出最终结果。