猎人猎物算法优化gru参数python代码

下面是一个使用猎人猎物算法优化GRU参数的Python代码示例：

首先，我们需要定义适应度函数来衡量每个GRU参数组合的性能：

def fitness(params):
    # 使用给定的参数训练GRU模型并计算在验证集上的性能
    model = build_gru_model(params)
    model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
    score = model.evaluate(X_val, y_val, verbose=0)
    return score[1]

其中，`build_gru_model`是一个根据给定参数构建GRU模型的函数，`X_train`、`y_train`、`X_val`、`y_val`是训练集和验证集的输入和输出数据。

接下来，我们需要定义猎人猎物算法的操作，包括初始化种群、交叉、变异和选择：

def init_population(n_pop, n_params):
    # 随机初始化种群
    return np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(n_pop, n_params))

def crossover(parents, n_offspring):
    # 从父代中选择两个个体进行交叉
    idx1, idx2 = np.random.choice(len(parents), size=2, replace=False)
    parent1, parent2 = parents[idx1], parents[idx2]
    offspring = np.empty((n_offspring, len(parent1)))
    for i in range(n_offspring):
        # 交叉操作
        alpha = np.random.uniform(low=-0.5, high=1.5, size=len(parent1))
        offspring[i] = alpha * parent1 + (1 - alpha) * parent2
    return offspring

def mutation(individual, mu, sigma):
    # 对个体进行变异
    for i in range(len(individual)):
        if np.random.rand() < mu:
            individual[i] += np.random.normal(loc=0.0, scale=sigma)
    return individual

def selection(population, fitness_fn, n_parents):
    # 选择适应度高的个体作为下一代的父代
    fitness_values = [fitness_fn(p) for p in population]
    idx = np.argsort(fitness_values)[::-1][:n_parents]
    return population[idx], fitness_values[idx]

最后，我们可以使用以上定义的函数来执行猎人猎物算法，得到优化后的GRU参数：

# 初始化种群
n_pop = 20
n_params = 10
population = init_population(n_pop, n_params)

# 设置算法参数
n_parents = 10
n_offspring = n_pop - n_parents
mu = 0.2
sigma = 0.1

best_fitness = -np.inf
best_params = None

# 迭代优化
for i in range(50):
    parents, parents_fitness = selection(population, fitness, n_parents)
    offspring = crossover(parents, n_offspring)
    offspring = np.vstack((parents, offspring))
    population = np.array([mutation(ind, mu, sigma) for ind in offspring])
    population_fitness = [fitness(p) for p in population]
    best_idx = np.argmax(population_fitness)
    if population_fitness[best_idx] > best_fitness:
        best_fitness = population_fitness[best_idx]
        best_params = population[best_idx]
    print("Generation %d: fitness=%.4f" % (i+1, best_fitness))

以上代码中，我们迭代50代，每次选择适应度高的前10个个体作为父代，使用交叉和变异产生新的个体，并选择适应度最高的个体作为当前最优个体。最终得到的`best_params`即为优化后的GRU参数组合。