遗传算法与向量机联合进行结构参数寻优代码

以下是使用Python实现遗传算法和向量机联合进行结构参数寻优的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from genetic_algorithm import GeneticAlgorithm

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义支持向量机模型
def svm_model(params):
    C = params['C']
    gamma = params['gamma']
    kernel = params['kernel']
    svc = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel=kernel)
    return svc

# 定义适应度函数
def fitness_function(params):
    svc = svm_model(params)
    scores = cross_val_score(svc, X, y, cv=5)
    return np.mean(scores)

# 定义遗传算法的参数
ga_params = {
    'population_size': 50,
    'generations': 10,
    'crossover_probability': 0.9,
    'mutation_probability': 0.1,
    'elitism': True
}

# 定义搜索空间和编码方案
search_space = {
    'C': (0.1, 10),
    'gamma': (0.01, 1),
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}
encoding_scheme = {
    'C': 'real',
    'gamma': 'real',
    'kernel': 'categorical'
}

# 运行遗传算法进行寻优
ga = GeneticAlgorithm(fitness_function, search_space, encoding_scheme, **ga_params)
best_params, best_fitness = ga.run()

# 输出结果
print('Best params:', best_params)
print('Best fitness:', best_fitness)

# 训练最终模型
svc = svm_model(best_params)
svc.fit(X, y)

# 对测试数据进行预测并评估模型的性能
X_test = iris.data[:10]
y_test = iris.target[:10]
y_pred = svc.predict(X_test)
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`svm_model`函数定义了支持向量机模型，`fitness_function`函数定义了适应度函数，`search_space`定义了搜索空间，`encoding_scheme`定义了编码方案。运行遗传算法进行寻优后，得到最佳的结构参数组合`best_params`和适应度值`best_fitness`，然后使用最佳的结构参数来训练支持向量机模型，并对测试数据进行预测并评估模型的性能。