一种有效的SVM参数优化选择方法

摘要

支持向量机(SVM)在机器学习中的有着广泛应用,参数优化则是SVM需要解决的重要问题.本文提出了使用多主体进化算法(mult-asent genetic algorithm,MAGA),通过设计自学习、协作、变异、竞争四个遗传算子,在参数空间进行搜索,实现SVM参数的优化选择.仿真算例表明该算法明显优于传统算法.