MATLAB基于果蝇优化算法的LSSVM参数优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了果蝇优化算法(FOA)与LSSVMlab工具箱的集成，通过AdaptFunc.m自动搜索最优超参数组合，有效提升机器学习模型的性能与精确度。

详 情 说 明

基于果蝇优化算法的LSSVM参数优化系统

项目介绍

本项目在MATLAB环境中实现了果蝇优化算法(FOA)与LSSVMlab工具箱的集成，通过智能优化算法自动搜索最小二乘支持向量机(LSSVM)的最佳超参数组合。系统利用FOA算法在参数空间中进行全局寻优，通过适应度函数动态评估参数性能，显著提升LSSVM模型的预测精度和泛化能力。

功能特性

• 智能参数优化：采用果蝇优化算法自动搜索LSSVM核参数和正则化参数的最优组合
• 性能动态评估：通过AdaptFunc.m适应度函数实时评估参数配置的性能表现
• 多指标输出：提供模型训练误差、验证集性能指标和优化过程可视化
• 灵活配置：支持用户自定义参数搜索范围、算法参数和数据集输入
• 高效收敛：优化算法具有快速收敛特性，减少人工调参时间成本

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集，包括特征矩阵和对应的标签向量
2. 参数配置：设置LSSVM参数搜索范围、FOA算法参数（种群规模、最大迭代次数等）
3. 运行优化：执行主程序启动参数优化过程
4. 结果分析：查看输出的最优参数组合、收敛曲线和模型性能指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• LSSVMlab工具箱（需提前安装并配置到MATLAB路径）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件完成了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、种群进化过程控制、适应度评估调用以及结果可视化输出。具体实现了果蝇优化算法的完整迭代流程，集成了LSSVM模型训练与验证模块，负责协调各个功能组件的执行顺序和数据传递，最终生成包含最优参数配置和性能分析报告的完整输出。