ABC算法的源码找来逐行做了中文注释 ABC-SVM

资 源 简 介

ABC算法的源码找来逐行做了中文注释 ABC-SVM

详 情 说 明

ABC算法（人工蜂群算法）是一种模拟蜜蜂觅食行为的智能优化算法，常用于解决复杂的参数优化问题。本文以优化支持向量机（SVM）参数为例，解析ABC算法的核心实现逻辑。

算法可分为三个阶段：雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦察蜂阶段。雇佣蜂负责在已知蜜源附近搜索新解，观察蜂根据蜜源质量选择跟随的雇佣蜂，侦察蜂则随机探索新区域以避免局部最优。这种机制使算法兼具全局搜索和局部开发能力。

在SVM参数优化场景中，每个蜜源对应一组SVM的超参数组合（如惩罚系数C和核函数参数gamma）。蜜源的质量由SVM模型的交叉验证准确率评估。算法通过迭代更新蜜源位置（即参数组合），逐步逼近最优解。

核心改进点在于：采用动态邻域搜索策略平衡探索与开发，引入自适应权重调整搜索步长，并设计精英保留机制加速收敛。这些优化使得算法在SVM参数调优时，相比网格搜索和随机搜索具有更快的收敛速度和更好的解质量。

实现时需注意：蜜源初始化范围应覆盖参数合理区间，最大迭代次数需根据问题复杂度设置，限制参数组合的边界条件防止无效解。该框架可扩展至其他机器学习模型的参数优化任务。