遗传算法GA优化SVM的Matlab代码

以下是一个简单的遗传算法GA优化支持向量机SVM的Matlab代码：

%% 遗传算法GA优化SVM
clear all;
close all;
clc;

%% 生成数据
load fisheriris;
X = meas(1:100,3:4); % 只取前两个特征
Y = species(1:100);
Y = cellfun(@(x) isequal(x,'versicolor'),Y); % 将标签转换为二分类

%% SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'OptimizeHyperparameters', 'auto', 'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus'));

%% GA优化
% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x) kfoldLoss(fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', x(1), 'KernelScale', x(2)));

% 定义变量范围和约束条件
nvars = 2;
lb = [0.01, 0.1];
ub = [10, 10];
nonlcon = @(x)constraintFcn(x);

% 定义约束条件函数
function [c, ceq] = constraintFcn(x)
    c = [];
    ceq = [];
end

% 运行遗传算法
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 50, 'FunctionTolerance', 1e-4, 'EliteCount', 10);
[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

%% 结果
svmModelGA = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', x(1), 'KernelScale', x(2));
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y, 'rb', '.', 10);
hold on;
plot(svmModel.SupportVectors(:,1), svmModel.SupportVectors(:,2), 'ko', 'MarkerSize', 10);
plot(svmModelGA.SupportVectors(:,1), svmModelGA.SupportVectors(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10);
syms x1 x2;
f = svmModelGA.Beta'*exp(-svmModelGA.KernelParameters.Scale^2*(x1-svmModelGA.SupportVectors(:,1)').^2-svmModelGA.KernelParameters.BoxConstraint*(x2-svmModelGA.SupportVectors(:,2)').^2+svmModelGA.Bias);
fplot(f, [min(X(:,1))-0.5,max(X(:,1))+0.5],'k-');
title(sprintf('SVM with GA optimization (BoxConstraint=%g, KernelScale=%g)', x(1), x(2)));
legend('class 0', 'class 1', 'SVM without GA', 'SVM with GA', 'Location', 'Best');
hold off;

上述代码中，使用了Matlab的`fitcsvm`函数来生成初始的SVM模型，并通过其自带的超参数优化功能来确定一组较优的超参数。接着，定义了适应度函数`fitnessFunction`，并使用Matlab的`ga`函数来运行遗传算法，并得到最优解`x`和最优适应度值`fval`。最后，使用得到的最优解重新训练SVM模型，并将其结果与初始SVM模型结果进行比较。

需要注意的是，上述代码中的适应度函数和变量范围、约束条件是根据具体问题而定的，需要根据实际情况进行修改。同时，遗传算法的运行结果可能会受到初始种群、交叉概率、变异概率等因素的影响，需要进行多次运行并取平均值来得到更稳定的结果。