超参数鲸鱼优化算法python

超参数优化是指为机器学习算法或模型选择最佳超参数值的过程。在机器学习中，超参数是在模型训练之前设置的参数，影响着模型的学习过程和性能。

鲸鱼优化算法是一种基于进化算法的超参数优化方法。它模拟鲸鱼群的行为，通过对参数空间进行搜索来寻找最佳超参数值。以下是使用Python实现超参数鲸鱼优化算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective_function(x):
    # 定义需要优化的目标函数
    return x[0]**2 + x[1]**2

def whale_optimization_algorithm():
    # 定义超参数搜索范围
    bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]
    # 初始化鲸鱼群
    population_size = 10
    population = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (population_size, 2))

    for iteration in range(100):
        # 评估每个个体的适应度
        fitness = np.array([objective_function(x) for x in population])
        # 找到当前群体中适应度最佳的个体
        global_best = population[np.argmin(fitness)]
        # 更新每个个体的位置
        a = 2 - iteration * ((2)/100)
        for i in range(population_size):
            r1 = np.random.random()
            r2 = np.random.random()
            A = 2 * a * r1 - a
            C = 2 * r2
            D = np.abs(C * global_best - population[i])
            new_solution = global_best - A * D
            # 将超参数限制在搜索范围内
            new_solution = np.clip(new_solution, bounds[0], bounds[1])
            population[i] = new_solution

    # 找到全局最佳个体
    fitness = np.array([objective_function(x) for x in population])
    best_solution = population[np.argmin(fitness)]
    
    return best_solution

# 使用鲸鱼优化算法寻找最佳超参数值
best_solution = whale_optimization_algorithm()
print("最佳超参数值：", best_solution)

上述代码通过定义目标函数、初始化鲸鱼群和迭代更新每个鲸鱼的位置来实现超参数鲸鱼优化算法。最终输出的最佳超参数值是经过优化后得到的结果。