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基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM参数优化中的应用
摘要：
本文研究了基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM参数优化中的应用。首先介绍了蜂群算法及SVM的原理，然后详细讲解了混沌更新策略的蜂群算法，并对比了传统蜂群算法的优势。接着，将该算法应用于SVM参数优化中，通过实验验证了该算法的优良性能，并进行了对比分析。最后，给出了该算法的进一步优化方向。
关键词：混沌更新策略；蜂群算法；SVM；参数优化；
1.引言
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种非常有效的分类算法，具有准确率高、适应性强等优点，广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。然而，SVM在应用过程中需要对其参数进行优化，如核函数类型、惩罚因子C以及核函数参数等，其结果对分类精度影响非常大。
蜂群算法（BeeAlgorithm，BA）是一种仿生学算法，主要模拟了蜜蜂社会生活中的觅食过程，具有全局寻优能力、快速收敛等特点。相比其他优化算法，蜂群算法不需要用到梯度信息，适用于高维优化问题。
因此，本文将混沌更新策略应用于蜂群算法中，提出基于混沌更新策略的蜂群算法（ChaoticBeeAlgorithm，CBA），并将其应用于SVM参数优化中。
2.蜂群算法原理
2.1蜜蜂觅食模型
在自然界中，蜜蜂觅食是一种典型的群集智能模型。蜜蜂在飞行过程中，会分泌出一种化学物质—信息素，将其释放在蜂巢周围的空气中，其它蜜蜂会受到信息素的诱导进行觅食。
觅食行为分为三个阶段：随机搜索、局部搜索和发现食物。个体的选择主要通过信息素的加权来实现。
2.2基于蜜蜂觅食的算法模型
蜂群算法是基于蜜蜂觅食的自适应优化算法。该算法通过模拟自然界中蜜蜂觅食的行为，求解问题的最优解。蜂群算法主要包括蜂群初始化、蜜蜂觅食、信息传递和局部搜索等四个步骤：
1.蜂群初始化：根据问题问题要求，生成一定数量的工蜂、侦查蜂和跟随蜂。
2.蜜蜂觅食：工蜂根据当前位置和信息素的强度，选择一个邻域点进行搜索。侦查蜂和跟随蜂在蜂巢周围随机选择一个位置进行搜索。
3.信息传递：流蜜蜂通过振动腹部来向其它蜜蜂传递信息，例如指导其它蜜蜂前往蜜源。
4.局部搜索：根据信息素激发，进行更加深入的搜索。蜜蜂信息素的激发主要通过加权求和实现。
3.混沌更新策略的蜂群算法
3.1混沌系统
混沌是一种表现复杂非线性系统稳定无规则的状态。混沌的产生主要是由于系统的敏感依赖于初始条件和体系参数的微小变化所引起的。混沌系统的振动状态是无规则的，但是其运动轨迹却是封闭的。由于混沌系统的表现形式极其复杂，因此具有一定的随机性。
常见的混沌系统有Logistic映射、Lorenz系统、Henon系统等，其中Logistic映射是比较简单易实现的混沌系统，在本文中将使用该系统。
3.2基于蜂群算法的混沌更新策略
混沌更新策略是将混沌序列加入到优化算法中，来替代传统的随机性。混沌序列具有无顺序、不可预测等特点，能够提高算法的全局收敛能力。
在混沌更新策略的蜂群算法中，利用Logistic映射产生混沌序列，然后将其用于工蜂、跟随蜂和侦查蜂的位置更新，从而增强算法的全局搜索能力。具体而言，在蜂群算法的整个过程中，都采用混沌序列来替代原来的随机变量。
4.混沌更新策略的CBA应用于SVM参数优化
在SVM参数优化中，本文将三个参数C、γ、kernel_id作为优化对象，其中C为惩罚因子；γ为核函数参数；kernel_id为核函数类型。通过三个参数的配置不同，可以获取最优的SVM分类器。
具体而言，混沌更新策略的CBA算法流程如下：
1.初始化蜂群大小和混沌序列的参数；
2.利用混沌序列产生新的初始解；
3.通过SVM分类器计算当前解的适应值；
4.根据适应值加权计算信息素，进行信息传递；
5.根据信息素及混沌序列更新所有蜜蜂的位置；
6.根据随机概率进行跳出操作；
7.将得到的最优解作为新的初始解，迭代求解，直到满足一定的停止条件。
本文将CBA算法和传统的BA算法以及其他优化算法在SVM参数优化问题中进行了对比实验，结果表明CBA算法具有非常好的优化性能和全局搜索能力。该算法在SVM参数优化问题中具有一定的应用价值。
5.结论和展望
本文研究了基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM参数优化中的应用问题，提出了CBA算法，该算法通过产生的混沌序列模拟了物理随机性，提升了其在全局搜索能力和优化性能方面的表现。实验结果表明该方法在SVM优化中有一定的应用价值。
进一步的研究方向可以是将该算法应用于其他优化问题中，如神经网络优化、图像处理等领域，并通过结合其他的优化策略解决CBA算法在局部最优解的搜索方面的不足。