人工鱼群算法优化支持向量机参数

资 源 简 介

人工鱼群算法优化支持向量机参数

详 情 说 明

人工鱼群算法优化支持向量机参数是一种结合群体智能与机器学习的高效参数寻优方法。其核心思想是通过模拟鱼群觅食行为来智能搜索SVM的最佳参数组合（如惩罚因子C和核函数参数），从而提升模型性能。

该算法主要包含四种典型行为模式：觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为。每条人工鱼根据当前环境信息（周围鱼群分布、食物浓度等）自主决策移动方向，逐步逼近最优解。相比传统网格搜索法，这种方法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。

在MATLAB实现中通常分为三个关键环节：首先构建SVM的目标函数（如分类准确率或回归误差），将其作为人工鱼群的食物浓度指标；然后初始化鱼群位置（即参数组合）并迭代执行鱼群行为规则；最后用最优参数重新训练SVM模型进行验证。

实践表明，这种优化方式特别适合处理高维参数空间问题，在保持计算效率的同时，能有效避免陷入局部最优解。对于数据特征复杂的分类任务，优化后的SVM模型在准确率和泛化能力上常有显著提升。