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bounds[0]) bounds[0] self.fitness np.full(pop_size, np.inf) self.best_pos None self.best_fit np.inf def levy_flight(self): beta 1.5 sigma (math.gamma(1beta)*np.sin(np.pi*beta/2)/(math.gamma((1beta)/2)*beta*2**((beta-1)/2)))**(1/beta) u np.random.randn(self.dim) * sigma v np.random.randn(self.dim) step u / (np.abs(v)**(1/beta)) return step def update_position(self, iter): a 2 - iter * (2 / self.max_iter) for i in range(self.pop_size): r np.random.rand() if r 0.5: step self.levy_flight() self.positions[i] step * (self.best_pos - self.positions[i]) else: radius np.random.rand(self.dim) self.positions[i] self.best_pos - (self.positions[i] - self.best_pos) * radius * a self.positions[i] np.clip(self.positions[i], self.bounds[0], self.bounds[1]) def optimize(self, objective_func): for i in range(self.pop_size): self.fitness[i] objective_func(self.positions[i]) if self.fitness[i] self.best_fit: self.best_fit self.fitness[i] self.best_pos self.positions[i].copy() for iter in range(self.max_iter): self.update_position(iter) for i in range(self.pop_size): fit objective_func(self.positions[i]) if fit self.fitness[i]: self.fitness[i] fit if fit self.best_fit: self.best_fit fit self.best_pos self.positions[i].copy() return self.best_pos, self.best_fit def asm1_parameter_optimization(params, influent_data, measured_effluent): simulated_effluent simulate_asm1(influent_data, params) error np.sum((simulated_effluent - measured_effluent) ** 2) return error def soft_sensor_feature_selection(individual, X_train, y_train, X_val, y_val): C individual[0] gamma individual[1] feature_mask individual[2:].astype(bool) if np.sum(feature_mask) 0: return 1e6 X_train_selected X_train[:, feature_mask] X_val_selected X_val[:, feature_mask] scaler StandardScaler() X_train_scaled scaler.fit_transform(X_train_selected) X_val_scaled scaler.transform(X_val_selected) model SVR(CC, gammagamma) model.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred model.predict(X_val_scaled) mse np.mean((y_pred - y_val) ** 2) penalty 0.01 * np.sum(feature_mask) return mse penalty def optimize_cod_model(X, y): X_train, X_temp, y_train, y_temp train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42) X_val, X_test, y_val, y_test train_test_split(X_temp, y_temp, test_size0.5, random_state42) rf RandomForestRegressor(n_estimators100) rf.fit(X_train, y_train) importance rf.feature_importances_ important_idx np.where(importance np.mean(importance))[0] X_train_imp X_train[:, important_idx] X_val_imp X_val[:, important_idx] def objective(individual): return soft_sensor_feature_selection(individual, X_train_imp, y_train, X_val_imp, y_val) dim 2 len(important_idx) bounds [(0.1, 100), (1e-5, 10)] [(0, 1)] * len(important_idx) isoa ISOA(pop_size30, dimdim, boundsbounds, max_iter50) best_solution, best_fitness isoa.optimize(objective) best_C, best_gamma best_solution[0], best_solution[1] best_mask best_solution[2:].astype(bool) final_features important_idx[best_mask] return final_features, best_C, best_gamma如有问题可以直接沟通