MATLAB实现基于多目标遗传算法的SVM参数优化系统

资 源 简 介

本项目利用多目标遗传算法（MOGA/NSGA）自动优化SVM分类器的超参数，实现分类精度与模型复杂度的平衡。系统包含三大核心模块，为MATLAB用户提供高效的机器学习参数调优解决方案。

详 情 说 明

基于多目标遗传算法的SVM多目标参数优化系统

项目介绍

本项目旨在通过多目标遗传算法（包括基础MOGA与NSGA-II）实现支持向量机（SVM）超参数的自动优化。系统能够同时优化多个相互竞争的目标（如分类准确率、模型复杂度），并输出一组均衡解的Pareto前沿，为用户提供多样化的最优参数选择方案，有效解决了传统网格搜索等方法在多目标权衡上的不足。

功能特性

• 多目标优化算法：集成经典MOGA与先进的NSGA-II算法，支持自定义优化目标。
• 灵活的SVM参数优化：可优化惩罚参数C、核函数参数（如RBF核的gamma）等关键超参数。
• 全面的模型评估：对优化得到的参数组合进行性能评估，输出准确率、召回率、F1-score等指标。
• 可视化分析：提供种群进化轨迹和Pareto前沿的可视化图表，便于分析优化过程和解集分布。
• 结果导出：生成Pareto最优解集详细报告，并可保存最优模型文件。

使用方法

1. 准备输入数据：载入训练数据集，包括特征矩阵 X 和对应的标签向量 y。
2. 配置优化参数：设定SVM参数的搜索范围（如C_min, C_max）、选择核函数类型、定义多目标优化的参数（种群大小、迭代次数等）。
3. 设置优化目标：指定优化的目标（如最大化准确率、最小化支持向量数量）及其权重。
4. 运行优化系统：启动优化过程，系统将自动进行多代演化并寻找Pareto最优解集。
5. 分析与应用结果：查看输出的可视化图表、性能评估报告，并根据Pareto前沿选择最适合的参数配置用于最终模型。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 编程语言: MATLAB
• 必要工具包: 统计和机器学习工具箱、优化工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与执行入口，其实现了整个优化流程的整合与控制。具体功能包括：初始化用户配置参数与算法选项，加载并预处理输入数据，根据用户选择调用MOGA或NSGA-II优化算法模块进行迭代寻优，在优化过程中记录种群进化数据，对最终得到的Pareto最优解集进行SVM模型性能评估与验证，并生成相应的可视化图表、性能报告及模型文件。