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网站规划与设计期末大作业怎么做,北京建筑设计公司有哪些,承德网站建设服务,wordpress硬盘✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅ 具体问题扫描文章底部二维码。 #xff08;1#xff09;改进多元宇宙优化算法#xff08;COUMVO#xff09;的模型构建与参数优化机…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题扫描文章底部二维码。1改进多元宇宙优化算法COUMVO的模型构建与参数优化机制多元宇宙优化算法MVO通过模拟宇宙中的白洞、黑洞和虫洞机制进行搜索。为了解决原始MVO算法收敛速度慢且易陷入局部极值的问题核心内容首先提出了COUMVO模型。该模型引入了混沌映射策略利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性来初始化宇宙种群替代了传统的随机生成方式。这使得初始解在搜索空间中分布更加均匀为后续的迭代奠定了良好的基础。进一步算法引入了对数增长的虫洞存在概率WEP。在原始算法中WEP通常是线性增长的而对数增长形式能够使算法在迭代初期保持较低的虫洞生成率专注于广泛的全局探索而在迭代后期快速提升概率强化局部开发能力。同时采用了压缩因子机制动态调整物体在虫洞传输过程中的移动距离。这一改进确保了当宇宙个体接近最优解时能够进行微小的精细调整从而提高解的精度。在支持向量机SVM的优化应用中COUMVO算法被直接用于寻找SVM的核心参数——惩罚因子C和核函数参数γ。通过将分类错误率作为适应度函数算法不断迭代更新宇宙位置最终输出使分类模型性能最优的参数组合有效解决了SVM对参数敏感且人工调参困难的问题。2基于自适应机制的改进多元宇宙算法BWTMVO及其与SVM的集成针对群智能算法中探索与开发难以平衡的核心痛点提出了BWTMVO算法。该方案设计了一种自适应的平衡机制通过实时监控种群的多样性和适应度变化率动态调整算法的搜索策略。当监测到种群聚集程度过高且适应度停滞不前时算法会自动增大随机扰动项强制种群跳出当前区域避免早熟收敛反之则收缩搜索范围进行深度挖掘。BWTMVO还改进了黑洞与白洞之间的物质交换公式引入了基于当前迭代次数和最大迭代次数比值的非线性权重使得物质交换过程更加平滑且符合物理规律。在与SVM集成时BWTMVO不仅用于参数优化还扩展到了特征子集的选择。这种集成策略采用了Wrapper包装式方法即把特征选择和参数优化看作一个整体的联合优化问题。每一个宇宙个体代表了一个包含特征掩码0或1和SVM参数C, γ的向量。算法在迭代过程中同步筛选出最具区分度的特征子集并匹配最佳参数从而在降低数据维度的同时大幅提升分类准确率特别是在处理高维复杂数据集时表现出显著的优势。3COUMVO-SVM与BWTMVO-SVM分类模型的性能评估与对比验证核心内容还包括对构建的两种改进模型进行严格的性能验证。验证过程基于标准的UCI机器学习数据集涵盖了不同维度、不同样本数量和不同类别数的数据场景。评估指标不仅限于分类准确率还包括了混淆矩阵、精确率、召回率以及F1-score以全面衡量模型的稳健性。实验设计采用了交叉验证法以消除数据划分随机性带来的偏差。在对比实验中将提出的COUMVO-SVM和BWTMVO-SVM模型与标准的MVO-SVM、粒子群优化PSO-SVM、遗传算法GA-SVM等主流群智能优化模型进行横向比较。结果分析重点关注收敛曲线的下降趋势、最优解的稳定性以及运行时间。核心发现表明COUMVO算法由于引入了混沌和压缩因子在收敛速度上具有明显优势能够更快地找到次优解而BWTMVO算法得益于自适应机制在解决复杂、多峰值的优化问题时表现出更强的跳出局部最优的能力其最终的分类精度通常高于COUMVO。这证实了改进策略在提升支持向量机泛化能力方面的有效性特别是在非线性可分数据的处理上通过优化核参数有效地将数据映射到了高维空间实现了高效分类。import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler class ImprovedMVO_SVM: def __init__(self, data, targets, dim2, pop_size30, max_iter100): self.data data self.targets targets self.dim dim self.pop_size pop_size self.max_iter max_iter self.universes np.zeros((pop_size, dim)) self.sorted_universes np.zeros((pop_size, dim)) self.fitness np.zeros(pop_size) self.best_universe np.zeros(dim) self.best_fitness float(inf) self.lb [0.1, 0.001] self.ub [100, 10] def chaos_initialization(self): x 0.7 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.dim): x 4 * x * (1 - x) self.universes[i, j] self.lb[j] x * (self.ub[j] - self.lb[j]) def evaluate_fitness(self, universe): C universe[0] gamma universe[1] clf svm.SVC(CC, gammagamma, kernelrbf) scores cross_val_score(clf, self.data, self.targets, cv3) return 1 - scores.mean() def run(self): self.chaos_initialization() for i in range(self.pop_size): self.fitness[i] self.evaluate_fitness(self.universes[i]) sorted_indices np.argsort(self.fitness) self.sorted_universes self.universes[sorted_indices] self.best_universe self.sorted_universes[0].copy() self.best_fitness self.fitness[sorted_indices[0]] for t in range(1, self.max_iter 1): WEP 0.2 (1 - 0.2) * (np.log(t) / np.log(self.max_iter)) TDR 1 - (t ** (1/6) / self.max_iter ** (1/6)) for i in range(self.pop_size): black_hole_index i for j in range(self.dim): r1 np.random.rand() if r1 np.random.rand(): white_hole_index self.roulette_wheel_selection() self.universes[i, j] self.sorted_universes[white_hole_index, j] r2 np.random.rand() if r2 WEP: r3 np.random.rand() r4 np.random.rand() if r3 0.5: self.universes[i, j] self.best_universe[j] TDR * ((self.ub[j] - self.lb[j]) * r4 self.lb[j]) else: self.universes[i, j] self.best_universe[j] - TDR * ((self.ub[j] - self.lb[j]) * r4 self.lb[j]) self.universes[i, j] np.clip(self.universes[i, j], self.lb[j], self.ub[j]) for i in range(self.pop_size): fit self.evaluate_fitness(self.universes[i]) if fit self.best_fitness: self.best_fitness fit self.best_universe self.universes[i].copy() sorted_indices np.argsort(self.fitness) self.sorted_universes self.universes[sorted_indices] return self.best_universe, 1 - self.best_fitness def roulette_wheel_selection(self): # Simplified selection return np.random.randint(0, int(self.pop_size/2)) data load_iris() X StandardScaler().fit_transform(data.data) y data.target optimizer ImprovedMVO_SVM(X, y) best_params, best_acc optimizer.run() print(fBest C: {best_params[0]}, Best Gamma: {best_params[1]}, Accuracy: {best_acc})完整成品运行代码根据难度不同50-200定制代码提前说明需求如有问题可以直接沟通