基于麻雀优化算法优化XGBoost参数的优化控制策略
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
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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。
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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。
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更新发现者位置： 根据给定的式（8）来更新发现者的位置。
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更新加入者位置： 根据给定的式（5）来更新加入者的位置。
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更新警戒者位置： 根据给定的式（6）来更新警戒者的位置。
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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。
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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。
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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。
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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。
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