改进多元宇宙算法支持向量机优化【附代码】-平芜编程栈

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（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。

（3）COUMVO-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, dim=2, pop_size=30, max_iter=100): 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(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf') scores = cross_val_score(clf, self.data, self.targets, cv=3) 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(f"Best C: {best_params[0]}, Best Gamma: {best_params[1]}, Accuracy: {best_acc}")

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