1.算法運行效果圖預(yù)覽
(完整程序運行后無水印)
pso優(yōu)化SVM過程：
識別率對比：
2.算法運行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）
x = rand(Num,D)/50;
v = rand(Num,D)/50;
%先計算各個粒子的適應(yīng)度，并初始化Pi和Pg
for i=1:Num
???[p(i)]? = fitness(x(i,:),P,T);
???y(i,:)= x(i,:);
end
%全局最優(yōu)
pg = x(1,:);????????????
for i=2:Num
???[pa(i)]? = fitness(x(i,:),P,T);
???[pb(i)]? = fitness(pg,P,T);
???if pa(i) < pb(i)
??????pg=x(i,:);
???end
end
for t=1:Iters
??? t
???for i=1:Num
???????v(i,:) = v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
???????x(i,:) = x(i,:)+v(i,:);
???????if x(i,1)<0
??????????x(i,1)=0.01;
???????end
???????if x(i,2)<0
??????????x(i,2)=0.001;
???????end
???????[pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
???????if pa(i)
??????????p(i)? = pa(i);
??????????y(i,:)= x(i,:);
???????end
???????[pb(i)] = fitness(pg,P,T);
???????if p(i)
??????????pg=y(i,:);
???????end
???end
???Pbest(t)? = mean(pb);
??? t
end
figure;
plot(Pbest,'b');
legend('加權(quán)收斂目標(biāo)');
grid on
%保存最優(yōu)參數(shù)
for i=1:Num
[pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
end
[V,I] = min(pa);
C????= x(I,1)/5;
gamma = x(I,2)/20;
05_0071m
save para.mat C gamma
4.算法理論概述
???????粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法吸申，它模仿了鳥群覓食的行為余境。支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。將PSO與SVM結(jié)合漱贱，可以優(yōu)化SVM中的參數(shù)選擇問題榄审，從而提高分類精度和泛化能力驳概。
4.1 PSO粒子群優(yōu)化
???????粒子群優(yōu)化算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。該算法模擬了鳥類覓食的行為旅薄，通過個體之間的協(xié)作完成搜索任務(wù)辅髓。每個“粒子”代表一個潛在解，每個粒子在搜索空間中具有位置和速度兩個屬性少梁。
其中洛口，w 是慣性權(quán)重，c1和c2是加速常數(shù)凯沪，r1和r2是[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機數(shù)第焰。pbest,i是粒子i的最佳歷史位置，而gbest是整個群體中的最佳位置妨马。
4.2 svm
??????SVM的目標(biāo)是在不同類別之間找到一個最優(yōu)的超平面挺举，使得兩類樣本被盡可能遠地分開。對于線性可分問題烘跺，SVM試圖找到一個線性決策邊界湘纵，即：
4.3 PSO-SVM
??????在PSO-SVM中，PSO用于優(yōu)化SVM的參數(shù)滤淳，如C（懲罰系數(shù)）梧喷、γ（核函數(shù)中的參數(shù)）。具體步驟如下：
初始化PSO種群脖咐；
每個粒子代表一組SVM參數(shù)铺敌；
使用交叉驗證的方法評估每組參數(shù)下的SVM分類性能；
根據(jù)分類性能更新粒子的位置和速度屁擅；
迭代直至滿足終止條件偿凭。
??????PSO-SVM不僅能夠有效解決SVM中參數(shù)選擇的問題，還能夠獲得比傳統(tǒng)SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高的分類精度和更好的泛化能力煤蹭。因此笔喉，在處理如乳腺癌這樣的復(fù)雜分類問題時，PSO-SVM提供了一種有效的解決方案硝皂。
