粒子群优化高斯过程回归python代码

下面是一个简单的粒子群优化高斯过程回归的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
from pyswarm import pso

# 定义高斯过程回归函数
def gp_regression(x, y):
    kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2, 1e2))
    gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=9)
    gp.fit(x, y)
    return -gp.score(x, y)

# 设置输入和输出数据
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 设置变量范围
lb = np.zeros(2)
ub = np.ones(2) * 10

# 使用PSO算法进行优化
xopt, fopt = pso(gp_regression, lb, ub, args=(x, y))

print("最优解: ", xopt)
print("最小值: ", -fopt)

在上面的代码中，我们使用了 scikit-learn 库中的 GaussianProcessRegressor 类来实现高斯过程回归，并使用 pyswarm 库中的 pso 函数实现粒子群优化算法。其中，gp_regression 函数是我们的目标函数，它的输入参数是 x 和 y，表示输入数据和输出数据。在函数内部，我们首先定义了一个高斯核函数，并使用 GaussianProcessRegressor 类进行模型拟合和评估。最后，我们返回模型的负得分，因为 pyswarm 库中的优化函数是寻找最小值的。

在代码中，我们还设置了变量范围，即 x 的取值范围。在这个例子中，我们将变量的取值范围限制在 0 到 10 之间。最后，我们使用 pso 函数进行优化，并打印出最优解和最小值。