遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优MATLAB代码

以下是遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优的MATLAB代码：

% 遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优

% 设置遗传算法参数
pop_size = 100; % 种群大小
chrom_length = 6; % 染色体长度
pcross = 0.8; % 交叉概率
pmutation = 0.01; % 变异概率
maxgen = 50; % 最大迭代次数

% 生成初始种群
pop = round(rand(pop_size, chrom_length));

% 定义适应度函数
fitness = @(pop) svm_fitness(pop);

% 开始迭代
for i = 1:maxgen
    % 计算适应度
    fit = fitness(pop);
    
    % 选择
    pop = selection(pop, fit);
    
    % 交叉
    pop = crossover(pop, pcross);
    
    % 变异
    pop = mutation(pop, pmutation);
end

% 计算最优解
fit = fitness(pop);
[~, index] = max(fit);
best_chrom = pop(index, :);

% 输出结果
disp(['最优解为：', num2str(best_chrom)]);
disp(['最优解对应的适应度为：', num2str(fit(index))]);

% SVM适应度函数
function fit = svm_fitness(pop)
    % 解码染色体
    C = bi2de(pop(:, 1:3), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 惩罚因子
    gamma = bi2de(pop(:, 4:6), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 核函数参数
    
    % 计算SVM分类器的准确率
    load fisheriris
    X = meas(:, 1:2);
    Y = (strcmp('versicolor', species) | strcmp('virginica', species)) + 0;
    model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', C, 'KernelScale', gamma);
    cvmodel = crossval(model);
    fit = 1 - kfoldLoss(cvmodel);
end

% 选择函数
function newpop = selection(pop, fit)
    % 轮盘赌选择
    cumfit = cumsum(fit);
    cumfit = cumfit / cumfit(end);
    newpop = zeros(size(pop));
    for i = 1:size(pop, 1)
        index = find(cumfit >= rand, 1);
        newpop(i, :) = pop(index, :);
    end
end

% 交叉函数
function newpop = crossover(pop, pcross)
    newpop = pop;
    for i = 1:2:size(pop, 1)
        if rand < pcross
            % 选择两个个体进行交叉
            chrom1 = pop(i, :);
            chrom2 = pop(i+1, :);
            % 随机选择一个交叉点
            point = randi(size(pop, 2));
            % 交叉
            newpop(i, :) = [chrom1(1:point), chrom2(point+1:end)];
            newpop(i+1, :) = [chrom2(1:point), chrom1(point+1:end)];
        end
    end
end

% 变异函数
function newpop = mutation(pop, pmutation)
    newpop = pop;
    for i = 1:size(pop, 1)
        if rand < pmutation
            % 随机选择一个基因进行变异
            point = randi(size(pop, 2));
            % 变异
            newpop(i, point) = 1 - pop(i, point);
        end
    end
end

该代码中，遗传算法的参数包括种群大小、染色体长度、交叉概率、变异概率和最大迭代次数。初始种群通过随机生成确定。适应度函数是通过SVM分类器的准确率计算得出的。选择操作使用轮盘赌选择，交叉操作使用单点交叉，变异操作随机选择一个基因进行变异。最终输出遗传算法得到的最优解以及对应的适应度。