基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真

1.程序功能描述 基于WOA算法的SVDD参数寻优,将优化后的SVDD模型进行数据分类，并对测试数据进行抗干扰测试，得到不同干扰下的分类误差曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行

3.核心程序 ` % 更新搜索代理的位置 for i=1:size(Pxy,1) r1=rand();
r2=rand();

    A=2*a*r1-a;  
    C=2*r2;      
    
    
    b=1;               
    l=(a2-1)*rand+1;   
    
    p = rand();        
    
    for j=1:size(Pxy,2)
        
        if p<0.5   
            if abs(A)>=1% 随机选择一个领导者的索引
                rand_leader_index = floor(Npop*rand()+1);
                X_rand = Pxy(rand_leader_index, :);
                D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Pxy(i,j));  
                Pxy(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      
                
            elseif abs(A)<1
                D_Leader=abs(C*Xbest(j)-Pxy(i,j));  
                Pxy(i,j)=Xbest(j)-A*D_Leader;      
            end
            
        elseif p>=0.5
          
            distance2Leader=abs(Xbest(j)-Pxy(i,j));
           
            Pxy(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Xbest(j);
            
        end
        
    end
end
t=t+1;
yline(t)=Ybest;% 输出当前迭代次数和最佳成绩

end

SNR = [0:1:60];

for ij = 1:length(SNR) for j = 1:50 testdata2 = awgn(testdata,SNR(ij),'measured'); %使用最优模型进行测试 [predictlabel, accuracy, ~] = libsvmpredict(testlabel, testdata2, model); error(ij,j) = mean((testlabel-predictlabel)); end end

figure; plot(SNR,mean(error,2),'-mo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]); xlabel('SNR'); ylabel('预测误差'); 44 `

4.本算法原理 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼捕食行为的智能优化算法，近年来在诸多领域得到广泛应用，其中包括支持向量数据描述（Support Vector Data Description, SVDD）模型的参数寻优。SVDD是一种基于核方法的非线性单类分类模型，通过寻找最小体积的超球体来包容训练样本，从而实现对正常数据的描述。然而，SVDD的性能很大程度上取决于其模型参数的选择，例如惩罚因子C和核函数参数γ。

   WOA模拟了鲸鱼觅食过程中两种主要的行为模式：觅食猎物（Bubble-net Foraging）和搜索分散猎物（Encircling Prey）。算法通过更新搜索代理的位置，逐步逼近全局最优解。对于第i个搜索代理，其位置更新公式如下：

   将SVDD的参数向量Θ=[C,γ]视为WOA算法的搜索空间，通过迭代优化找到最优的参数组合。具体步骤如下：

初始化WOA算法参数（如种群大小、最大迭代次数、参数边界等），并随机初始化各个搜索代理的位置（即不同的SVDD参数组合）。

应用WOA更新规则，对每一个搜索代理的参数向量进行迭代优化。每次迭代过程中，计算当前参数组合下的SVDD模型性能（如泛化能力、轮廓系数等），并将最优参数对应的搜索代理设置为新的全局最优解。

当达到最大迭代次数或满足停止准则时，输出全局最优解所对应的SVDD参数组合。