粒子群优化高斯过程回归python代码
时间: 2023-09-03 18:10:40 浏览: 78
粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种优化算法,常用于解决连续优化问题。而高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)是一种机器学习算法,主要用于回归问题。将两者结合,可以得到粒子群优化高斯过程回归(PSO-GPR)算法,用于解决回归问题。下面是使用Python实现PSO-GPR的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern
import random
class Particle:
def __init__(self, x, y):
self.position = np.array(x)
self.velocity = np.array([random.uniform(-1, 1) for _ in range(len(x))])
self.best_position = self.position
self.best_value = y
class PSOGPR:
def __init__(self, n_particles, n_iterations, n_restarts_optimizer):
self.n_particles = n_particles
self.n_iterations = n_iterations
self.n_restarts_optimizer = n_restarts_optimizer
self.gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=Matern(nu=2.5), n_restarts_optimizer=self.n_restarts_optimizer, normalize_y=True)
self.particles = []
def init_particles(self, x, y):
for i in range(self.n_particles):
self.particles.append(Particle(x, y))
def optimize(self, x, y):
self.init_particles(x, y)
global_best_position = self.particles[0].position
global_best_value = y[0]
for i in range(self.n_iterations):
for particle in self.particles:
particle.velocity = 0.5 * particle.velocity + 0.3 * random.uniform(0, 1) * (particle.best_position - particle.position) + \
0.3 * random.uniform(0, 1) * (global_best_position - particle.position)
particle.position = particle.position + particle.velocity
if np.any(particle.position < -1) or np.any(particle.position > 1):
particle.position = np.clip(particle.position, -1, 1)
predicted_value, std = self.gpr.predict([particle.position], return_std=True)
if predicted_value > particle.best_value:
particle.best_position = particle.position
particle.best_value = predicted_value
if predicted_value > global_best_value:
global_best_position = particle.position
global_best_value = predicted_value
X = [particle.position for particle in self.particles]
y = [particle.best_value for particle in self.particles]
self.gpr.fit(X, y)
return global_best_position, global_best_value
```
代码中定义了一个`Particle`类,用于表示一个粒子。每个粒子有自己的位置、速度、最佳位置和最佳值。`PSOGPR`类是PSO-GPR算法的主体部分。在初始化时,定义了粒子数、迭代次数和GPR中的一些参数。`init_particles`方法用于初始化粒子集合,每个粒子的初始位置和最佳位置都是随机的。`optimize`方法是算法的核心,包括粒子的移动、位置限制、粒子最佳值的更新和全局最佳值的更新等操作。其中,GPR的预测值作为粒子的最佳值,用于更新最佳位置和全局最佳位置。最后,算法返回全局最佳位置和最佳值。
使用示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
X = np.random.uniform(-1, 1, size=(50, 2))
y = np.sin(X[:, 0]) + np.cos(X[:, 1])
# 定义PSO-GPR算法对象
optimizer = PSOGPR(n_particles=20, n_iterations=50, n_restarts_optimizer=5)
# 运行PSO-GPR算法
best_position, best_value = optimizer.optimize(X, y)
# 绘制结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.scatter(best_position[0], best_position[1], marker='*', s=200, c='r')
plt.show()
```
代码中生成了一个随机数据集,用于回归问题。然后,定义了一个`PSOGPR`对象,并指定了粒子数、迭代次数和GPR中的一些参数。调用`optimize`方法运行算法,返回最佳位置和最佳值。最后,绘制数据集和最佳位置。