基于实数编码遗传算法的改进支持向量机

摘要

提出了一种基于实数编码遗传算法的改进支持向量机.针对二进制遗传算法求解分类问题的3点不足之处,提出了改进算法.该算法在问题的约束中引进核函数,将问题映射到高维空间,成为线性问题后求解,从而使算法不仅适合解线性问题,也适合解非线性问题;引进Reduced SVM思想,仅用数据集的1％～10％的样本信息就能求出分类问题的分划超平面,从而大大降低了问题的复杂性;最后采用实数编码的遗传算法求解,节省了两次编码-解码转换所占据的运行时间.给出了算法的迭代步骤,数值实验表明该改进的算法是有效的,理论证明该算法确实是收敛的.