基于MATLAB的遗传算法优化支持向量机实现

基于MATLAB的遗传算法优化支持向量机实现

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一、算法框架设计

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二、完整MATLAB代码实现

%% 清空环境
clc; clear; close all;%% 数据加载与预处理（以鸢尾花数据集为例）
load fisheriris
X = meas(:,1:2); % 使用前两个特征
Y = species;% 数据归一化
[X,norm_params] = mapminmax(X',0,1);
X = X';% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
X_train = X(cv.training,:);
Y_train = Y(cv.training);
X_test = X(cv.test,:);
Y_test = Y(cv.test);%% 遗传算法参数设置
options = optimoptions('ga',...'PopulationSize',50,...'MaxGenerations',100,...'CrossoverFcn',@crossoveruniform,...'MutationFcn',@mutationadaptfeasible,...'Display','iter');% 参数范围（惩罚因子C和gamma）
lb = [0.01, 0.0001];  % 下限
ub = [100, 1];        % 上限%% 定义适应度函数（交叉验证准确率）
fitnessFcn = @(params) svmFitness(params, X_train, Y_train);%% 运行遗传算法
[best_params, best_fitness] = ga(fitnessFcn, 2, [], [], [], [], lb, ub, [], options);%% 模型训练与测试
best_C = best_params(1);
best_gamma = best_params(2);% 训练SVM模型
svm_model = fitcsvm(X_train, Y_train,...'KernelFunction','rbf',...'BoxConstraint',best_C,...'KernelScale',1/sqrt(best_gamma));% 预测
Y_pred = predict(svm_model, X_test);%% 性能评估
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/numel(Y_test);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%
', accuracy*100);%% 适应度函数定义
function accuracy = svmFitness(params, X, Y)% 参数解码C = params(1);gamma = params(2);% 交叉验证cv = cvpartition(Y,'KFold',5);cv_accuracy = zeros(cv.NumTestSets,1);for i = 1:cv.NumTestSetstrainIdx = cv.training(i);testIdx = cv.test(i);% 训练模型svm_tmp = fitcsvm(X(trainIdx,:), Y(trainIdx),...'KernelFunction','rbf',...'BoxConstraint',C,...'KernelScale',1/sqrt(gamma));% 计算准确率pred = predict(svm_tmp, X(testIdx,:));cv_accuracy(i) = sum(pred == Y(testIdx))/numel(Y(testIdx));endaccuracy = mean(cv_accuracy);
end

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三、关键代码解析

1. 参数编码策略 采用实数编码，直接优化惩罚因子C和RBF核参数gamma 参数范围设置：C∈[0.01,100]，gamma∈
2. 适应度函数设计 使用5折交叉验证计算平均分类准确率 避免过拟合：通过交叉验证评估泛化性能
3. 遗传算法配置 种群规模：50 最大迭代：100代 交叉操作：均匀交叉（crossoveruniform） 变异操作：自适应可行变异（mutationadaptfeasible）

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四、性能优化技巧

1. 并行计算加速

   options = optimoptions(options, 'UseParallel', true);
   

2. 精英保留策略

   options = optimoptions(options, 'EliteCount', 5);
   

3. 自适应参数调整

   options = optimoptions(options, 'AdaptFcn', @adaptfeasible);
   

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五、工程应用扩展

1. 多分类问题处理

   svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train,...'Learners', 'svm',...'Coding', 'onevsall',...'OptimizeHyperparameters', 'auto');
   

2. 回归任务改进 修改适应度函数为均方误差（MSE） 使用fitrsvm替代fitcsvm

3. 动态参数更新

   function new_params = dynamic_update(old_params, fitness)% 基于适应度动态调整搜索范围if fitness > 0.95new_params = old_params * 1.1;elsenew_params = old_params * 0.9;end
   end
   

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六、常见问题解决方案

1. 早熟收敛问题 增加变异率（建议范围0.01-0.1） 采用多种群并行策略

2. 计算效率优化 使用GPU加速交叉验证过程 限制种群多样性（设置PopulationRange）

3. 参数敏感性分析

   % 参数敏感性可视化
   figure;
   hold on;
   plot(best_params(1), best_params(2),'ro');
   xlabel('C'); ylabel('gamma');
   title('最优参数分布');
   

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七、完整工具箱支持

1. LibSVM集成

   % 需要安装LibSVM工具箱
   model = svmtrain(Y_train, X_train, '-c 10 -g 0.1');
   

2. Deep Learning Toolbox扩展

   % 结合深度特征提取
   features = alexnet('imagenet');
   X_train_feat = activations(features, X_train, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');
   

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八、参考文献

1. 王克奇等. “采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法.” 计算机应用与软件, 2009.
2. 李航. 统计学习方法（第2版）. 清华大学出版社, 2019.
3. 参考代码 使用遗传算法优化支持向量机源程序 www.youwenfan.com/contentcsi/63695.html
4. MathWorks官方文档: Genetic Algorithm Toolbox www.mathworks.com/help/gads/genetic-algorithm.html