冠豪猪优化算法优化支持向量机的matlab代码

冠豪猪优化算法（GWO）是一种基于群体智能的优化算法，用于求解优化问题。支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。下面是使用GWO优化SVM的Matlab代码示例：

% 导入数据集
load iris_dataset.mat
X = irisInputs';
Y = irisTargets';

% 定义SVM参数
C = 1; % 惩罚参数
kernel = 'linear'; % 核函数类型

% 定义适应度函数（SVM分类准确率）
fitness = @(w) svm_fitness(w, X, Y, C, kernel);

% 定义GWO参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
n = 30; % 狼群大小

% 初始化狼群位置和适应度
positions = rand(n, size(X, 2));
fitness_values = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    fitness_values(i) = fitness(positions(i, :));
end

% 迭代优化
for iter = 1:max_iter
    alpha = 2 - iter * (2 / max_iter); % 更新狼的位置参数
    a = 2 * alpha * rand(n, size(X, 2)) - alpha; % 更新狼的位置
    
    % 更新狼群位置和适应度
    for i = 1:n
        A = 2 * a(i, :) - 1;
        C = 2 * rand(size(X, 2));
        D = abs(C .* positions(i, :) - X);
        X1 = positions(i, :) - A .* D;
        
        % 边界处理
        X1(X1 < 0) = 0;
        X1(X1 > 1) = 1;
        
        fitness_new = fitness(X1);
        if fitness_new > fitness_values(i)
            positions(i, :) = X1;
            fitness_values(i) = fitness_new;
        end
    end
    
    % 更新全局最优解
    [~, idx] = max(fitness_values);
    global_best = positions(idx, :);
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration: ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(fitness_values(idx))]);
end

% SVM分类器函数
function accuracy = svm_fitness(w, X, Y, C, kernel)
    svm_model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'BoxConstraint', C, 'KernelScale', 'auto');
    Y_pred = predict(svm_model, X);
    accuracy = sum(Y_pred == Y) / numel(Y);
end

这段代码使用GWO算法优化SVM的参数，其中包括狼群大小、迭代次数、适应度函数等。在每次迭代中，根据狼的位置更新参数，并计算适应度。最终得到最优解作为SVM的参数，用于分类任务。