智能优化算法：袋獾优化算法优化SVR的惩罚系数和和函数参数，以均方误差为适应度函数，编写matlab代码，以及适应度函数

袋獾优化算法是一种基于自然界袋獾觅食行为的启发式优化算法，其主要特点是模仿袋獾觅食时的“嗅觉搜索”和“随机跳跃”行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。

下面给出使用袋獾优化算法优化SVR的惩罚系数和函数参数的matlab代码，其中适应度函数为均方误差：

% 均方误差适应度函数
function f = mse_fitness(x, y, c, sigma)
    % x为自变量
    % y为因变量
    % c为惩罚系数
    % sigma为高斯核函数参数
    n = length(x);
    y_pred = zeros(n,1);
    for i = 1:n
        K = exp(-norm(x(i,:)-x,2).^2/(2*sigma^2));
        y_pred(i) = (y'*K*c)';
    end
    f = sum((y-y_pred).^2)/n;
end

% 袋獾优化算法
function [best_x, best_f] = bagder_optimization(x, y, c, sigma, n_iter, n_pop, alpha)
    % x为自变量
    % y为因变量
    % c为惩罚系数
    % sigma为高斯核函数参数
    % n_iter为迭代次数
    % n_pop为种群大小
    % alpha为步长因子
    n_var = size(x,2);
    x_min = min(x);
    x_max = max(x);
    % 初始化种群
    pop = repmat(x_min,n_pop,1) + repmat(x_max-x_min,n_pop,1).*rand(n_pop,n_var);
    % 计算种群适应度
    f = zeros(n_pop,1);
    for i = 1:n_pop
        f(i) = mse_fitness(x, y, c, sigma);
    end
    % 记录最优解和最优适应度
    [best_f,idx] = min(f);
    best_x = pop(idx,:);
    % 开始迭代
    for it = 1:n_iter
        % 嗅觉搜索
        for i = 1:n_pop
            % 随机选择一个个体
            j = randi(n_pop);
            % 判断是否进行嗅觉搜索
            if rand < 0.5
                % 嗅觉搜索
                x_new = pop(i,:) + alpha*(best_x-pop(j,:));
                % 判断是否越界
                x_new(x_new<x_min) = x_min(x_new<x_min);
                x_new(x_new>x_max) = x_max(x_new>x_max);
                % 计算适应度
                f_new = mse_fitness(x, y, c, sigma);
                % 更新最优解
                if f_new < best_f
                    best_f = f_new;
                    best_x = x_new;
                end
                % 更新种群
                pop(i,:) = x_new;
                f(i) = f_new;
            end
        end
        % 随机跳跃
        for i = 1:n_pop
            % 随机选择一个个体
            j = randi(n_pop);
            % 随机选择一个维度
            k = randi(n_var);
            % 随机跳跃
            x_new = pop(i,:);
            x_new(k) = x_new(k) + alpha*(pop(j,k)-pop(i,k));
            % 判断是否越界
            x_new(x_new<x_min) = x_min(x_new<x_min);
            x_new(x_new>x_max) = x_max(x_new>x_max);
            % 计算适应度
            f_new = mse_fitness(x, y, c, sigma);
            % 更新最优解
            if f_new < best_f
                best_f = f_new;
                best_x = x_new;
            end
            % 更新种群
            pop(i,:) = x_new;
            f(i) = f_new;
        end
    end
end

其中，`mse_fitness`函数为均方误差适应度函数，`bagder_optimization`函数为袋獾优化算法，输入参数分别为自变量`x`、因变量`y`、惩罚系数`c`、高斯核函数参数`sigma`、迭代次数`n_iter`、种群大小`n_pop`和步长因子`alpha`，输出参数为最优解`best_x`和最优适应度`best_f`。