【算法】蜣螂优化算法DBO优化支持向量机回归算法SVR模型

蜣螂优化算法
蜣螂优化算法（Dragonfly Algorithm, DBO）是一种启发式优化算法，受到蜣螂集群行为的启发而提出。该算法通过模拟蜣螂的觅食行为和移动策略，寻找最优解。

支持向量机回归算法
支持向量机回归算法（Support Vector Regression, SVR）是一种非线性回归方法，基于支持向量机理论。它通过在特征空间中构建一个最优超平面，将输入数据映射到高维空间，并找到使回归误差最小的超平面。
实例模型

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR


# 蜣螂优化算法
def dbo_optimization(X, y):
    # 初始化蜣螂种群和参数
    num_dragons = 10  # 蜣螂数量
    max_iters = 100  # 迭代次数
    c_min, c_max = 0, 1  # 参数范围

    # 生成初始蜣螂位置和速度
    dragons_pos = np.random.uniform(0, 1, (num_dragons, X.shape[1]))
    dragons_vel = np.zeros((num_dragons, X.shape[1]))

    best_fitness = float('inf')
    best_position = None

    for _ in range(max_iters):
        for i in range(num_dragons):
            current_fitness = fitness(X, y, dragons_pos[i])

            if current_fitness < best_fitness:
                best_fitness = current_fitness
                best_position = dragons_pos[i].copy()

            # 更新蜣螂速度和
            velocity = np.random.rand(X.shape[1]) * dragons_vel[i] + (best_position - dragons_pos[i])
            dragons_pos[i] += velocity
            dragons_vel[i] = velocity

            # 限制蜣螂位置在参数范围内
            dragons_pos[i] = np.clip(dragons_pos[i], c_min, c_max)

    return best_position


# 计算适应度函数（回归误差）
def fitness(X, y, params):
    svr_model = SVR(kernel='rbf', C=params[0], gamma=params[1])
    svr_model.fit(X, y)
    y_pred = svr_model.predict(X)
    mse = np.mean((y_pred - y) ** 2)
    return mse


# 测试.rand(100, 2)  # 特征
X = np.random.rand(100, 2)  #  Features
y = np.random.rand(100)  # 目标

# 运行蜣螂优化算法优化SVR模型参数
best_params = dbo_optimization(X, y)

# 使用最优参数构建SVR模型
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=best_params[0], gamma=best_params[1])
svr_model.fit(X, y)

# 预测示例
x_test = np.random.rand(10, 2)
y_pred = svr_model.predict(x_test)

print("Best parameters: C={}, gamma={}".format(best_params[0],  best_params[1]))
print("Predictions: ", y_pred)