鲸鱼算法优化支持向量机

资 源 简 介

鲸鱼算法优化支持向量机

详 情 说 明

鲸鱼算法优化支持向量机的技术思路是基于鲸鱼群体狩猎行为的启发式优化算法，通过模拟鲸鱼的包围、气泡网攻击等行为来优化支持向量机(SVM)的关键参数选择问题。

传统SVM模型在应用于分类预测任务时面临核函数选择和惩罚参数C、gamma等超参数调优的难题。鲸鱼算法的引入为这个问题提供了创新解决方案。算法通过三个核心机制实现优化：1)包围机制模拟鲸鱼靠近猎物行为来寻找最优解 2)气泡攻击机制采用螺旋更新位置的方式扩大搜索范围 3)随机搜索机制保证算法跳出局部最优。

在类预测应用中，该混合模型首先初始化鲸鱼种群位置对应不同的SVM参数组合，然后通过迭代计算每个位置(参数组合)对应的适应度值(如分类准确率)，最终输出使SVM达到最佳分类性能的参数组合。相比网格搜索等传统参数优化方法，这种基于群体智能的优化方式能更高效地在多维参数空间中找到接近全局最优的解。

测试阶段需要注意训练集与测试集的合理划分，以及适应度函数的科学设计。典型评估指标包括分类准确率、召回率等，可通过交叉验证确保结果的可靠性。这种方法尤其适合处理高维特征空间的复杂分类问题。