优化SVM算法 萤火虫算法

资 源 简 介

优化SVM算法 萤火虫算法

详 情 说 明

萤火虫算法是一种受自然界启发的群智能优化算法，近年来被广泛应用于机器学习模型的参数优化领域。本文以支持向量机(SVM)的核心参数C(惩罚系数)和g(核函数参数)为例，探讨如何利用萤火虫算法实现智能参数寻优。

萤火虫算法的核心思想模拟了自然界萤火虫的发光吸引行为。在优化SVM参数时，每个萤火虫个体代表一组(C,g)参数组合，其亮度对应SVM模型在该参数下的性能指标（如分类准确率）。算法通过以下机制实现优化：

吸引力机制：较亮的萤火虫会吸引周围个体向其移动，对应参数空间中的优秀解会引导其他解的搜索方向。

随机扰动：在移动过程中加入随机因素，避免算法陷入局部最优，增强全局搜索能力。

自适应步长：随着迭代进行自动调整移动步长，前期大范围探索，后期精细调优。

在MATLAB实现中，算法首先初始化萤火虫种群，然后通过交叉验证评估每组参数的模型性能，根据亮度值更新萤火虫位置。经过多次迭代后，最终收敛到最优参数组合。

相比传统网格搜索法，萤火虫算法能更高效地在高维参数空间中进行搜索，尤其适合SVM这类对参数敏感的分类器。该方法的实现涉及群体智能、启发式搜索和机器学习等多个领域的知识融合。