冠豪猪（CPO）优化算法优化支持向量机的matlab代码

冠豪猪（CPO）优化算法是一种基于子群优化算法的全局优算法，用于求解非性优化问题。它通过模拟猪的觅食行为来搜索最优解。下是一个使用CPO算法优化支持向量机（SVM）的Matlab代码示例：

% 导入数据
load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 定义SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 1);

% 定义目标函数
fitnessFunc = @(x)kfoldLoss(fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', x(1), 'KernelScale', x(2)));

% 定义CPO算法参数
numParticles = 50; % 粒子数量
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
lowerBounds = [0.01, 0.01]; % 参数下界
upperBounds = [100, 100]; % 参数上界

% 初始化粒子位置和速度
positions = lowerBounds + rand(numParticles, 2) .* (upperBounds - lowerBounds);
velocities = zeros(numParticles, 2);

% 初始化全局最优解和适应度值
globalBestPosition = positions(1, :);
globalBestFitness = fitnessFunc(globalBestPosition);

% 迭代优化
for iter = 1:maxIterations
    % 更新粒子速度和位置
    for i = 1:numParticles
        velocities(i, :) = velocities(i, :) + rand(1, 2) .* (globalBestPosition - positions(i, :));
        positions(i, :) = positions(i, :) + velocities(i, :);
        
        % 边界处理
        positions(i, :) = max(positions(i, :), lowerBounds);
        positions(i, :) = min(positions(i, :), upperBounds);
    end
    
    % 更新全局最优解和适应度值
    for i = 1:numParticles
        fitness = fitnessFunc(positions(i, :));
        if fitness < globalBestFitness
            globalBestFitness = fitness;
            globalBestPosition = positions(i, :);
        end
    end
end

% 输出最优解和适应度值
disp('最优解：');
disp(globalBestPosition);
disp('最优适应度值：');
disp(globalBestFitness);

这段代码使用CPO算法优化SVM的BoxConstraint和KernelScale两个参数，其中data.mat是包含训练数据的MAT文件。你可以根据自己的需求修改数据和参数设置。