基于麻雀优化算法优化XGBoost参数的优化控制策略

2024-02-08 07:28

本文主要是介绍基于麻雀优化算法优化XGBoost参数的优化控制策略,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一、背景

二、算法流程图

三、附录


一、背景

       为提高极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)集成算法在时间预测、信贷风险预测、工件参数预测、故障诊断预测等方面中的准确性,研究者提出了一种改进的麻雀算法(Improved Sparrow Search Algorithm based on Golden Sine Search, Cauchy Mutation, and Opposition-Based Learning, GCOSSA),以优化XGBoost的参数。该方法采用黄金正弦搜索策略来更新发现者的位置,不仅增强了全局搜索能力,还加强了局部搜索能力。同时,在算法中引入了反向学习策略和柯西变异进行扰动,以扩大搜索领域,改善避免陷入局部最优,并利用贪婪规则确定最优解。

二、算法流程

  1. 初始化麻雀种群: 设置初始的麻雀种群,包括种群大小、最大迭代次数、发现者比例、警戒者比例、警戒值和安全阈值。

  2. 计算适应度值: 对当前麻雀位置计算适应度值,并对它们进行排序,以确定当前最优和最差适应度的个体。

  3. 更新发现者位置: 根据给定的式(8)来更新发现者的位置。

  4. 更新加入者位置: 根据给定的式(5)来更新加入者的位置。

  5. 更新警戒者位置: 根据给定的式(6)来更新警戒者的位置。

  6. 选择反向学习策略或柯西变异: 根据式(12)选择反向学习策略或柯西变异进行扰动,以生成新解。

  7. 确定是否进行最优解位置更新: 根据式(13)判断是否更新最优解的位置。

  8. 判断是否完成迭代次数: 如果达到设定的最大迭代次数,则执行步骤9,否则跳转回步骤2。

  9. 输出最佳位置和最优适应度值: 算法完成迭代后,输出最终的最佳位置和对应的最优适应度值。

三、附录

      该算法可用于具体场景(优化、预测),python、matlab等语言均可实现,有什么问题,留言在评论区即可,看见后会回复。

      觉得对你有用的话,可以点赞、关注我哦,我会经常分享自己学的小知识,避免大家浪费时间。

代做领域包括:全栈web项目、最大功率点跟踪(恒电压法、电导增量法、爬山法、智能算法等)、并网逆变器控制、多目标优化算法(灰狼算法、粒子群、麻雀、哈里斯鹰、布谷鸟等等)、图像处理算法(MATLAB GUI等)、嵌入式、配电网无功优化(IEEE33、21、44节点等)等。

需要的同学私聊我~

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