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一、背景
二、算法流程图
三、附录 一、背景 为提高极端梯度提升#xff08;Extreme Gradient Boosting, XGBoost#xff09;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#xff0c;研究者提出了一种改进的麻雀算法#xff08;…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 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。 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。 更新发现者位置 根据给定的式8来更新发现者的位置。 更新加入者位置 根据给定的式5来更新加入者的位置。 更新警戒者位置 根据给定的式6来更新警戒者的位置。 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。 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。 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。 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~
