基于遗传算法的支持向量机构建与优化(2009年)

简介：
本文于2009年探讨了利用遗传算法对支持向量机进行构建和优化的方法，旨在提高分类问题的准确性和效率。 针对实际工程中常见的性能函数不能显式表示的优化问题,提出了一种基于支持向量机替代模型的遗传优化设计方法。该方法通过试验设计选取合适的设计参数样本点，并利用实验或数值仿真获取响应输出，结合遗传算法构建具有参数优化功能的支持向量机替代模型；然后将此支持向量机模型作为目标性能函数，并与其他约束条件一起建立完整的优化模型，再使用遗传算法进行求解。这种方法准确、高效且适应性强。 以典型电子装备中的功分器结构尺寸优化为例，通过均匀试验设计并利用高频电磁场仿真软件HFSS获取替代模型训练的学习样本，建立了功分器的幅度比、相位差和驻波等性能指标的优化模型。