群体优化算法工具箱分享（GA、PSO、CS、GWO、WOA、HHO）_woa-gwo

群体优化算法python工具箱分享（GA、PSO、CS、GWO、WOA、HHO），持续更新…

之前在学校写论文的时候各种群体优化算法用得挺多的，工作之后虽然没怎么用了，不过这类算法在优化一些算法超参数的时候还是比较有用的，比如优化SVM。。。

准备空闲的时候将这类算法整合成一个工具箱方便使用，目前写好了GA、PSO、CS、GWO、WOA、HHO，后续有空更新其他算法。

工具箱为每个优化算法提供统一的参数接口，因此使用的时候只需要关注自己的目标函数即可。使用仅需四个步骤：1、定义目标函数；2、设置目标函数待优化参数信息；3、设置优化器本身需要的参数信息；4、调用优化算法。

举例：
假设用遗传算法优化目标函数：

y = sum(x^2)
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首先，定义目标函数：

def objf(x):
	return np.sum(x**2)
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然后设置目标函数中待优化参数信息，假设我们x为100维，每个维度在[-10， 10]范围内取值，则目标函数参数信息设置为：

parms_func = { 'x_lb': -10, 'x_ub': 10, 'dim': 100}
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再设置优化器需要的参数信息，遗传算法需要参数包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率、每代最优保留数，因此GA优化器参数设置为：

parms_ga = {'PopSize': 20, 'Niter':100, 'Pcrs': 0.7, 'Pmut': 0.1, 'Ntop': 2}
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最后整合参数信息并调用GA就可以了完成优化了：

func_opter_parms = FuncOpterInfo(parms_func, parms_opter)
func_opter_parms = GA(objf, func_opter_parms)
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运行完成之后，优化过程信息会保存在func_opter_parms中，比如最优参数结果为：

func_opter_parms.best_x
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全局最优值收敛曲线和每代平均函数值曲线分别为：

func_opter_parms.convergence_curve
func_opter_parms.convergence_curve_mean
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画出收敛过程：

测试灰狼优化算法GWO优化SVM中的超参数，首先定义目标函数（测试集分类误差）：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn import metrics

def svc_objf(C_gamma, Xtrain=None, Ytrain=None, Xtest=None, Ytest=None):
    '''
    构造SVM分类模型目标函数（适应度函数）
    '''
    mdl = SVC(C=C_gamma[0], gamma=C_gamma[1])
    mdl = mdl.fit(Xtrain, Ytrain)
    Ypre = mdl.predict(Xtest)
    error = 1 - metrics.accuracy_score(Ytest, Ypre)
    return error
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准备数据集：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split as tts

data = datasets.load_iris()
X = pd.DataFrame(data_cls['data'], columns=data_cls.feature_names)
Y = pd.Series(data_cls['target'])

Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = tts(X, Y, test_size=0.4, random_state=0)
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然后设置待优化参数C和gamma信息：

parms_func = {'x_lb': 0.01, 'x_ub': 100, 'dim': 2,
			  'kwargs': {'Xtrain': Xtrain, 'Ytrain': Ytrain,
			  			 'Xtest': Xtest, 'Ytest': Ytest}}
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设置GWO优化器需要的参数信息：

parms_gwo = {'opter_name': 'GWO', 'PopSize': 20, 'Niter': 100}
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优化：

gwo_parms = FuncOpterInfo(parms_func, parms_gwo)
gwo_parms = GWO(objf, gwo_parms)
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完成后查看最优参数结果：

gwo_parms.best_x
Out[1]: array([3.60648373e+01, 1.00000000e-02])
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当然，除了优化模型超参数外，也可以用来尝试优化模型，比如逻辑回归，通常求解逻辑回归参数用的都是梯度下降或者牛顿法，来看看用布谷鸟优化算法求解逻辑回归中的w和b的效果如何。

定义逻辑回归模型优化目标函数（误差率）：

import numpy as np

def LR_cls_bin_objf(W_b, X_train=None, y_train=None, p_cut=0.5):

    def sigmoid(x):
        return 1.0 / (1 + np.exp(-x))
    
    def forward(X, W):
        '''前向传播（模型表达式）'''
        return sigmoid(np.dot(X, W))
    
    def XaddConst(X):
        '''X添加常数列'''
        const = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((X, const), axis=1)
    
    W = np.array(W_b).reshape(-1, 1)
    
    X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
    Xconst = XaddConst(X_train) # X添加常数项
    # y转化为二维
    if len(y_train.shape) == 1 or y_train.shape[1] == 1:
        y_train = y_train.reshape(-1, 1)
    
    y_pre_p = forward(Xconst, W)
    y_pre = (y_pre_p >= p_cut).astype(int)
    
    error = 1 - metrics.accuracy_score(y_train, y_pre)
    
    return error
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数据准备

# 分类任务数据集
data = pd.read_excel('../utils_datsci/test/test_data1.xlsx')
X = data[['x1', 'x2']]
y = data['y']

X_train, y_train = X, y
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目标函数参数信息设置：

parms_func = {'x_lb': -20, 'x_ub': 20, 'dim': 3,
			  'kwargs': {'X_train': X_train, 'y_train': y_train}}
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CS算法参数设置：

parms_cs = {'PopSize': 10, 'Niter': 100, 'pa': 0.25}
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优化结果（分界线）：

跟梯度下降的优化结果比较一下：

从效果来看，CS貌似比经典梯度下降法更好，不过对更复杂的参数优化问题就可能不一定了。。。

需要工具箱源码的同学请关注公众号Genlovy562，后台回复关键词 “群体优化”：

github：
https://github.com/Genlovy-Hoo/utils_hoo/tree/master
群体优化工具库在utils_optimizer里面
如果对您有用，欢迎star