DE SVR（差分进化）

资 源 简 介

DE SVR（差分进化）

详 情 说 明

差分进化算法在支持向量回归参数优化中的应用

支持向量回归(SVR)是机器学习中常用的回归方法，其性能高度依赖惩罚系数c和核函数参数g的选择。传统网格搜索法耗时且容易陷入局部最优，而差分进化(DE)这类智能优化算法能更高效地找到全局最优解。

差分进化的核心思想是通过种群中个体间的向量差分实现变异，再通过交叉操作产生试验个体，最后通过选择操作保留优质解。该过程模拟了自然界生物进化机制，具有优秀的全局搜索能力。

在MATLAB实现中，算法首先初始化包含若干个体的种群，每个个体代表一组(c,g)参数组合。接着通过变异操作产生新参数向量，典型策略包括随机选择种群中三个不同个体进行向量合成。然后算法执行交叉操作，按一定概率混合原始参数和新生成参数。最后通过适应度评估（通常采用交叉验证的回归误差作为指标）决定是否用试验个体取代原个体。

这种优化方式相比传统方法优势明显：既能避免网格搜索的计算冗余，又能通过种群间的信息交流跳出局部最优。实际应用中需注意差分缩放因子和交叉概率等超参数的设置，这些参数会显著影响算法收敛速度和解的质量。

对于SVR这类对参数敏感的模型，采用差分进化进行自动化参数寻优可大幅提升模型性能，尤其适合处理高维特征空间中的复杂回归问题。