MATLAB实现决策树数值预测
1.决策树数值预测
决策树数值预测是一种基于树状结构的回归方法，用于解决连续数值的预测问题。与分类树不同，回归树的目标变量是连续型数值而非离散类别。
其核心原理是通过递归地将特征空间划分为多个矩形区域，每个叶节点代表一个预测数值。构建过程中，算法寻找最优的特征和分割点，使得分裂后的子集内样本值的方差最小化。常用的分裂标准包括均方误差(MSE)最小化或平均绝对误差(MAE)最小化。
决策树回归的主要优势在于模型直观易懂，能够处理非线性关系，不需要特征标准化，且能自动处理特征交互作用。然而，单一决策树容易过拟合，对训练数据敏感。为提升性能，常采用剪枝技术控制树深度，或使用集成方法如随机森林和梯度提升树。
在实际应用中，决策树数值预测广泛应用于房价预测、销量 forecasting、股票价格预测等领域，为复杂回归问题提供可解释的解决方案。
2.MATLAB代码
Matlab
%% 完全自写决策树回归算法
clc;close all;clear all;warning off;%清除变量
%% 1. 生成模拟数据
fprintf('生成模拟数据...\n');
rng(42); % 设置随机种子
n_samples = 500;
X1 = 8 * rand(n_samples, 1) + 2; % 特征1: 2-10
X2 = 6 * rand(n_samples, 1) + 1; % 特征2: 1-7
% 创建有规律的目标变量
y_base = 20;
y_linear = 5 * X1 + 3 * X2;
y_nonlinear = 2 * X1.^2 + 1.5 * sin(2 * X2);
y_interaction = 0.8 * X1 .* X2;
noise = 3 * randn(n_samples, 1);
y = y_base + y_linear + y_nonlinear + y_interaction + noise;
% 组合特征
X = [X1, X2];
feature_names = {'特征1', '特征2'};
fprintf('数据生成完成！样本数: %d\n', n_samples);
%% 2. 决策树核心函数
% 计算均方误差函数
function mse = calculate_mse(y)
if isempty(y)
mse = 0;
else
mse = mean((y - mean(y)).^2);
end
end
% 寻找最佳分裂函数
function [best_feature, best_threshold, best_mse] = find_best_split(X, y, min_samples_leaf)
n_features = size(X, 2);
n_samples = length(y);
%%
加我q1579325979 获取完整代码
%%
for feature = 1:n_features
% 对当前特征的所有可能值进行排序
feature_values = unique(X(:, feature));
for i = 1:length(feature_values)-1
% 尝试相邻值的中间值作为阈值
threshold = (feature_values(i) + feature_values(i+1)) / 2;
% 根据阈值划分数据
left_mask = X(:, feature) <= threshold;
right_mask = ~left_mask;
% 检查划分后的样本数
if sum(left_mask) < min_samples_leaf || sum(right_mask) < min_samples_leaf
continue;
end
% 计算划分后的MSE
left_mse = calculate_mse(y(left_mask));
right_mse = calculate_mse(y(right_mask));
% 加权MSE
total_mse = (sum(left_mask) * left_mse + sum(right_mask) * right_mse) / n_samples;
% 更新最佳分裂
if total_mse < best_mse
best_mse = total_mse;
best_feature = feature;
best_threshold = threshold;
end
end
end
end
% 构建决策树函数
function node = build_tree(X, y, depth, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf)
% 创建节点结构
node = struct();
node.is_leaf = false;
node.prediction = mean(y);
node.samples = length(y);
node.mse = calculate_mse(y);
% 停止条件检查
if depth >= max_depth || ...
length(y) < min_samples_split || ...
calculate_mse(y) < 1e-6
node.is_leaf = true;
return;
end
% 寻找最佳分裂
[best_feature, best_threshold, best_mse] = find_best_split(X, y, min_samples_leaf);
if isempty(best_feature)
node.is_leaf = true;
return;
end
% 根据最佳分裂划分数据
left_mask = X(:, best_feature) <= best_threshold;
right_mask = ~left_mask;
% 检查分裂后的样本数是否满足要求
if sum(left_mask) < min_samples_leaf || sum(right_mask) < min_samples_leaf
node.is_leaf = true;
return;
end
% 递归构建左右子树
node.is_leaf = false;
node.feature_idx = best_feature;
node.threshold = best_threshold;
node.left_child = build_tree(X(left_mask, :), y(left_mask), depth + 1, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf);
node.right_child = build_tree(X(right_mask, :), y(right_mask), depth + 1, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf);
end
% 预测函数
function prediction = predict_tree(node, x)
% 递归预测
if node.is_leaf
prediction = node.prediction;
else
if x(node.feature_idx) <= node.threshold
prediction = predict_tree(node.left_child, x);
else
prediction = predict_tree(node.right_child, x);
end
end
end
% 批量预测函数
function predictions = predict_batch(tree, X)
n_samples = size(X, 1);
predictions = zeros(n_samples, 1);
for i = 1:n_samples
predictions(i) = predict_tree(tree, X(i, :));
end
end
% 打印树结构函数
function print_tree_structure(node, depth, feature_names)
indent = repmat(' ', 1, depth);
if node.is_leaf
fprintf('%s叶节点: 预测值=%.2f, 样本数=%d, MSE=%.2f\n', ...
indent, node.prediction, node.samples, node.mse);
else
feature_name = '未知特征';
if ~isempty(feature_names) && node.feature_idx <= length(feature_names)
feature_name = feature_names{node.feature_idx};
end
fprintf('%s决策节点: %s <= %.2f, 样本数=%d, MSE=%.2f\n', ...
indent, feature_name, node.threshold, node.samples, node.mse);
fprintf('%s左子树:\n', indent);
print_tree_structure(node.left_child, depth + 1, feature_names);
fprintf('%s右子树:\n', indent);
print_tree_structure(node.right_child, depth + 1, feature_names);
end
end
%% 3. 数据可视化 - 原始数据分布
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);
% 图1: 原始数据三维散点图
subplot(2, 3, 1);
scatter3(X1, X2, y, 40, y, 'filled');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
zlabel('目标值');
title('原始数据三维分布');
colorbar;
grid on;
% 图2: 特征1与目标值关系
subplot(2, 3, 2);
scatter(X1, y, 30, 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.6);
xlabel('特征1');
ylabel('目标值');
title('特征1 vs 目标值');
grid on;
% 图3: 特征2与目标值关系
subplot(2, 3, 3);
scatter(X2, y, 30, 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.6);
xlabel('特征2');
ylabel('目标值');
title('特征2 vs 目标值');
grid on;
% 图4: 目标值分布直方图
subplot(2, 3, 4);
histogram(y, 20, 'FaceColor', 'blue', 'FaceAlpha', 0.7);
xlabel('目标值');
ylabel('频数');
title('目标值分布');
grid on;
% 图5: 特征分布箱线图
subplot(2, 3, 5);
boxplot(X, 'Labels', feature_names);
ylabel('特征值');
title('特征分布箱线图');
grid on;
% 图6: 特征散点图矩阵
subplot(2, 3, 6);
scatter(X1, X2, 30, y, 'filled');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
title('特征散点图（颜色表示目标值）');
colorbar;
grid on;
sgtitle('原始数据可视化分析', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');
%% 4. 数据分割
fprintf('\n数据分割...\n');
train_ratio = 0.7;
n_train = round(train_ratio * n_samples);
shuffle_idx = randperm(n_samples);
X_train = X(shuffle_idx(1:n_train), :);
y_train = y(shuffle_idx(1:n_train));
X_test = X(shuffle_idx(n_train+1:end), :);
y_test = y(shuffle_idx(n_train+1:end));
fprintf('训练集: %d 样本\n', n_train);
fprintf('测试集: %d 样本\n', n_samples - n_train);
%% 5. 训练自写决策树模型
fprintf('\n训练自写决策树模型...\n');
% 设置决策树参数
max_depth = 5;
min_samples_split = 10;
min_samples_leaf = 5;
% 训练模型
tic;
decision_tree = build_tree(X_train, y_train, 0, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf);
training_time = toc;
fprintf('模型训练完成！训练时间: %.2f 秒\n', training_time);
% 打印树结构
fprintf('\n决策树结构:\n');
print_tree_structure(decision_tree, 0, feature_names);
%% 6. 模型预测和评估
fprintf('\n模型预测和评估...\n');
% 预测
y_pred_train = predict_batch(decision_tree, X_train);
y_pred_test = predict_batch(decision_tree, X_test);
% 计算评估指标
mse_train = mean((y_train - y_pred_train).^2);
mse_test = mean((y_test - y_pred_test).^2);
rmse_train = sqrt(mse_train);
rmse_test = sqrt(mse_test);
mae_train = mean(abs(y_train - y_pred_train));
mae_test = mean(abs(y_test - y_pred_test));
r2_train = 1 - sum((y_train - y_pred_train).^2) / sum((y_train - mean(y_train)).^2);
r2_test = 1 - sum((y_test - y_pred_test).^2) / sum((y_test - mean(y_test)).^2);
fprintf('\n=== 模型性能评估 ===\n');
fprintf('训练集 - RMSE: %.3f, MAE: %.3f, R²: %.3f\n', rmse_train, mae_train, r2_train);
fprintf('测试集 - RMSE: %.3f, MAE: %.3f, R²: %.3f\n', rmse_test, mae_test, r2_test);
%% 7. 结果可视化
figure('Position', [100, 100, 1200, 900]);
% 图1: 实际值 vs 预测值散点图
subplot(2, 3, 1);
scatter(y_test, y_pred_test, 50, 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.6);
hold on;
plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('实际值');
ylabel('预测值');
title('测试集: 实际值 vs 预测值');
legend('数据点', '理想预测线', 'Location', 'northwest');
grid on;
% 添加相关系数
corr_coef = corr(y_test, y_pred_test);
text(0.05, 0.95, sprintf('相关系数: %.3f', corr_coef), ...
'Units', 'normalized', 'FontSize', 10, 'BackgroundColor', 'white');
% 图2: 残差分析
subplot(2, 3, 2);
residuals = y_test - y_pred_test;
scatter(y_pred_test, residuals, 50, 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.6);
hold on;
plot([min(y_pred_test), max(y_pred_test)], [0, 0], 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('预测值');
ylabel('残差');
title('残差分析图');
grid on;
% 图3: 预测趋势对比
subplot(2, 3, 3);
sample_indices = 1:min(50, length(y_test));
plot(sample_indices, y_test(sample_indices), 'bo-', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 4);
hold on;
plot(sample_indices, y_pred_test(sample_indices), 'ro-', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 4);
xlabel('样本索引');
ylabel('数值');
title('前50个测试样本预测对比');
legend('实际值', '预测值', 'Location', 'best');
grid on;
% 图4: 误差分布
subplot(2, 3, 4);
histogram(residuals, 20, 'FaceColor', 'green', 'FaceAlpha', 0.7);
xlabel('残差');
ylabel('频数');
title('残差分布');
grid on;
% 图5: 学习曲线分析
subplot(2, 3, 5);
train_sizes = round(linspace(50, n_train, 10));
train_errors = zeros(length(train_sizes), 1);
test_errors = zeros(length(train_sizes), 1);
for i = 1:length(train_sizes)
current_size = train_sizes(i);
temp_tree = build_tree(X_train(1:current_size, :), y_train(1:current_size), 0, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf);
temp_train_pred = predict_batch(temp_tree, X_train(1:current_size, :));
train_errors(i) = sqrt(mean((y_train(1:current_size) - temp_train_pred).^2));
temp_test_pred = predict_batch(temp_tree, X_test);
test_errors(i) = sqrt(mean((y_test - temp_test_pred).^2));
end
plot(train_sizes, train_errors, 'b-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(train_sizes, test_errors, 'r-s', 'LineWidth', 2);
xlabel('训练集大小');
ylabel('RMSE');
title('学习曲线分析');
legend('训练误差', '测试误差', 'Location', 'best');
grid on;
% 图6: 决策边界可视化
subplot(2, 3, 6);
[x1_grid, x2_grid] = meshgrid(linspace(min(X(:,1)), max(X(:,1)), 50), ...
linspace(min(X(:,2)), max(X(:,2)), 50));
X_grid = [x1_grid(:), x2_grid(:)];
y_grid_pred = predict_batch(decision_tree, X_grid);
y_grid_pred = reshape(y_grid_pred, size(x1_grid));
contourf(x1_grid, x2_grid, y_grid_pred, 20, 'LineColor', 'none');
hold on;
scatter(X_test(:,1), X_test(:,2), 30, y_test, 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
title('决策边界可视化');
colorbar;
grid on;
sgtitle('自写决策树模型分析结果', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');
%% 8. 模型深度和复杂度分析
fprintf('\n模型复杂度分析...\n');
% 测试不同最大深度对性能的影响
max_depths = 2:8;
train_scores = zeros(length(max_depths), 1);
test_scores = zeros(length(max_depths), 1);
for i = 1:length(max_depths)
depth = max_depths(i);
temp_tree = build_tree(X_train, y_train, 0, depth, min_samples_split, min_samples_leaf);
y_pred_train_temp = predict_batch(temp_tree, X_train);
y_pred_test_temp = predict_batch(temp_tree, X_test);
train_scores(i) = 1 - sum((y_train - y_pred_train_temp).^2) / sum((y_train - mean(y_train)).^2);
test_scores(i) = 1 - sum((y_test - y_pred_test_temp).^2) / sum((y_test - mean(y_test)).^2);
end
figure('Position', [100, 100, 800, 400]);
plot(max_depths, train_scores, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 6);
hold on;
plot(max_depths, test_scores, 'r-s', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 6);
xlabel('决策树最大深度');
ylabel('R² 决定系数');
title('模型复杂度分析');
legend('训练集R²', '测试集R²', 'Location', 'best');
grid on;
fprintf('\n不同深度下的R²得分:\n');
for i = 1:length(max_depths)
fprintf('深度 %d: 训练集R²=%.3f, 测试集R²=%.3f\n', ...
max_depths(i), train_scores(i), test_scores(i));
end
%% 9. 新样本预测示例
fprintf('\n=== 新样本预测示例 ===\n');
new_samples = [5, 3; 7, 2; 3, 5];
for i = 1:size(new_samples, 1)
prediction = predict_tree(decision_tree, new_samples(i, :));
fprintf('新样本 %d: 特征1=%.1f, 特征2=%.1f => 预测值=%.2f\n', ...
i, new_samples(i,1), new_samples(i,2), prediction);
end
fprintf('\n=== 程序执行完成 ===\n');3.程序结果
生成模拟数据...
数据生成完成！样本数: 500
数据分割...
训练集: 350 样本
测试集: 150 样本
训练自写决策树模型...
模型训练完成！训练时间: 0.03 秒
决策树结构:
决策节点: 特征1 <= 6.55, 样本数=350, MSE=6052.76
左子树:
决策节点: 特征1 <= 4.54, 样本数=191, MSE=1249.23
左子树:
决策节点: 特征1 <= 3.27, 样本数=109, MSE=357.04
左子树:
决策节点: 特征2 <= 3.11, 样本数=56, MSE=108.86
左子树:
决策节点: 特征1 <= 2.38, 样本数=25, MSE=45.24
左子树:
叶节点: 预测值=47.81, 样本数=6, MSE=12.16
右子树:
叶节点: 预测值=60.36, 样本数=19, MSE=17.90
右子树:
决策节点: 特征2 <= 5.29, 样本数=31, MSE=60.92
左子树:
叶节点: 预测值=67.54, 样本数=17, MSE=35.45
右子树:
叶节点: 预测值=77.98, 样本数=14, MSE=32.08
右子树:
决策节点: 特征2 <= 3.21, 样本数=53, MSE=153.74
左子树:
决策节点: 特征1 <= 3.75, 样本数=21, MSE=112.83
左子树:
叶节点: 预测值=71.01, 样本数=5, MSE=7.73
右子树:
叶节点: 预测值=92.21, 样本数=16, MSE=38.66
右子树:
决策节点: 特征2 <= 5.86, 样本数=32, MSE=101.21
左子树:
叶节点: 预测值=97.88, 样本数=24, MSE=52.48
右子树:
叶节点: 预测值=111.60, 样本数=8, MSE=106.36
右子树:
决策节点: 特征1 <= 6.12, 样本数=82, MSE=423.47
左子树:
决策节点: 特征1 <= 5.01, 样本数=62, MSE=241.53
左子树:
决策节点: 特征2 <= 3.82, 样本数=23, MSE=129.24
左子树:
叶节点: 预测值=107.65, 样本数=9, MSE=52.11
右子树:
叶节点: 预测值=126.21, 样本数=14, MSE=43.93
右子树:
决策节点: 特征2 <= 3.73, 样本数=39, MSE=161.66
左子树:
叶节点: 预测值=130.73, 样本数=20, MSE=90.61
右子树:
叶节点: 预测值=147.29, 样本数=19, MSE=95.78
右子树:
决策节点: 特征2 <= 3.24, 样本数=20, MSE=136.94
左子树:
叶节点: 预测值=150.35, 样本数=6, MSE=55.54
右子树:
决策节点: 特征2 <= 4.76, 样本数=14, MSE=41.01
左子树:
叶节点: 预测值=167.12, 样本数=6, MSE=14.48
右子树:
叶节点: 预测值=174.32, 样本数=8, MSE=38.71
右子树:
决策节点: 特征1 <= 8.64, 样本数=159, MSE=2000.36
左子树:
决策节点: 特征1 <= 7.55, 样本数=95, MSE=720.27
左子树:
决策节点: 特征2 <= 3.46, 样本数=46, MSE=283.83
左子树:
决策节点: 特征1 <= 7.03, 样本数=18, MSE=118.86
左子树:
叶节点: 预测值=163.36, 样本数=7, MSE=67.58
右子树:
叶节点: 预测值=178.94, 样本数=11, MSE=57.15
右子树:
决策节点: 特征2 <= 5.61, 样本数=28, MSE=111.66
左子树:
叶节点: 预测值=193.77, 样本数=15, MSE=46.87
右子树:
叶节点: 预测值=206.21, 样本数=13, MSE=103.53
右子树:
决策节点: 特征2 <= 3.62, 样本数=49, MSE=343.79
左子树:
决策节点: 特征1 <= 8.03, 样本数=18, MSE=133.21
左子树:
叶节点: 预测值=201.02, 样本数=8, MSE=21.33
右子树:
叶节点: 预测值=221.89, 样本数=10, MSE=29.18
右子树:
决策节点: 特征1 <= 7.74, 样本数=31, MSE=207.44
左子树:
叶节点: 预测值=220.87, 样本数=8, MSE=33.21
右子树:
叶节点: 预测值=245.51, 样本数=23, MSE=111.32
右子树:
决策节点: 特征2 <= 2.80, 样本数=64, MSE=581.65
左子树:
决策节点: 特征1 <= 9.33, 样本数=19, MSE=271.74
左子树:
决策节点: 特征1 <= 9.12, 样本数=12, MSE=58.83
左子树:
叶节点: 预测值=241.70, 样本数=6, MSE=31.81
右子树:
叶节点: 预测值=253.85, 样本数=6, MSE=11.99
右子树:
叶节点: 预测值=277.25, 样本数=7, MSE=87.92
右子树:
决策节点: 特征1 <= 9.37, 样本数=45, MSE=313.18
左子树:
决策节点: 特征1 <= 8.92, 样本数=22, MSE=147.91
左子树:
叶节点: 预测值=271.41, 样本数=8, MSE=36.92
右子树:
叶节点: 预测值=288.53, 样本数=14, MSE=104.79
右子树:
决策节点: 特征2 <= 5.05, 样本数=23, MSE=154.58
左子树:
叶节点: 预测值=300.36, 样本数=15, MSE=60.07
右子树:
叶节点: 预测值=321.62, 样本数=8, MSE=37.09
模型预测和评估...
=== 模型性能评估 ===
训练集 - RMSE: 7.551, MAE: 5.939, R²: 0.991
测试集 - RMSE: 9.604, MAE: 7.409, R²: 0.985
模型复杂度分析...
不同深度下的R²得分:
深度 2: 训练集R²=0.915, 测试集R²=0.912
深度 3: 训练集R²=0.962, 测试集R²=0.950
深度 4: 训练集R²=0.981, 测试集R²=0.975
深度 5: 训练集R²=0.991, 测试集R²=0.985
深度 6: 训练集R²=0.994, 测试集R²=0.990
深度 7: 训练集R²=0.995, 测试集R²=0.990
深度 8: 训练集R²=0.995, 测试集R²=0.990
=== 新样本预测示例 ===
新样本 1: 特征1=5.0, 特征2=3.0 => 预测值=107.65
新样本 2: 特征1=7.0, 特征2=2.0 => 预测值=163.36
新样本 3: 特征1=3.0, 特征2=5.0 => 预测值=67.54
=== 程序执行完成 ===
>>
4.代码、程序订制(MATLAB、Python) →QQ:1579325979
4.1 各类智能算法
|-----------|--------------------------------------|---------|----------|
| 中文名称 | 英文全称 | 缩写 | 出现年份 |
| 遗传算法 | Genetic Algorithm | GA | 1975 |
| 粒子群优化算法 | Particle Swarm Optimization | PSO | 1995 |
| 蚁群优化算法 | Ant Colony Optimization | ACO | 1992 |
| 模拟退火算法 | Simulated Annealing | SA | 1983 |
| 免疫优化算法 | Immune Optimization Algorithm | IA | 1986 |
| 贪婪算法 | Greedy Algorithm | - | 1970 |
| 差分进化算法 | Differential Evolution | DE | 1997 |
| 混合蛙跳算法 | Shuffled Frog Leaping Algorithm | SFLA | 2003 |
| 人工蜂群算法 | Artificial Bee Colony | ABC | 2005 |
| 人工鱼群算法 | Artificial Fish Swarm Algorithm | AFSA | 2002 |
| 萤火虫算法 | Glowworm Swarm Optimization | GSO | 2005 |
| 果蝇优化算法 | Fruit Fly Optimization Algorithm | FOA | 2011 |
| 布谷鸟搜索算法 | Cuckoo Search | CS | 2009 |
| 猴群算法 | Monkey Algorithm | MA | 2008 |
| 免疫网络算法 | Immune Network Algorithm | aiNet | 2000 |
| 水滴算法 | Intelligent Water Drops Algorithm | IWD | 2007 |
| 和声搜索算法 | Harmony Search | HS | 2001 |
| 克隆选择算法 | Clonal Selection Algorithm | CLONALG | 2000 |
| 禁忌搜索算法 | Tabu Search | TS | 1986 |
| 爬山算法 | Hill Climbing | HC | 1940 |
| 引力搜索算法 | Gravitational Search Algorithm | GSA | 2009 |
| 细菌觅食优化算法 | Bacterial Foraging Optimization | BFO | 2002 |
| 蝙蝠算法 | Bat Algorithm | BA | 2010 |
| 邻域搜索算法 | Neighborhood Search | NS | 1960 |
| 变邻域搜索算法 | Variable Neighborhood Search | VNS | 1997 |
| 蜜蜂交配优化算法 | Honey Bees Mating Optimization | HBMO | 2001 |
| 文化基因算法 | Memetic Algorithm | MA | 1989 |
| 烟花算法 | Fireworks Algorithm | FWA | 2010 |
| 思维进化算法 | Mind Evolutionary Algorithm | MEA | 1998 |
| 蜻蜓算法 | Dragonfly Algorithm | DA | 2016 |
| 虚拟力场算法 | Virtual Force Field Algorithm | VFF | 1989 |
| 遗传规划 | Genetic Programming | GP | 1992 |
| 鲸鱼优化算法 | Whale Optimization Algorithm | WOA | 2016 |
| 灰狼优化算法 | Grey Wolf Optimizer | GWO | 2014 |
| 狼群算法 | Wolf Pack Algorithm | WPA | 2007 |
| 鸡群优化算法 | Chicken Swarm Optimization | CSO | 2014 |
| 生物地理学优化算法 | Biogeography-Based Optimization | BBO | 2008 |
| 分布估计算法 | Estimation of Distribution Algorithm | EDA | 1996 |
| 帝国竞争算法 | Imperialist Competitive Algorithm | ICA | 2007 |
| 天牛须搜索算法 | Beetle Antennae Search Algorithm | BAS | 2017 |
| 头脑风暴优化算法 | Brain Storm Optimization | BSO | 2011 |
| 人工势场法 | Artificial Potential Field | APF | 1986 |
| 猫群算法 | Cat Swarm Optimization | CSO | 2006 |
| 蚁狮优化算法 | Ant Lion Optimizer | ALO | 2015 |
| 飞蛾火焰优化算法 | Moth-Flame Optimization | MFO | 2015 |
| 蘑菇繁殖优化算法 | Mushroom Reproduction Optimization | MRO | 2020 |
| 麻雀搜索算法 | Sparrow Search Algorithm | SSA | 2020 |
| 水波优化算法 | Water Wave Optimization | WWO | 2015 |
| 斑鬣狗优化算法 | Spotted Hyena Optimizer | SHO | 2017 |
| 雪融优化算法 | Snow Ablation Optimization | SAO | 2022 |
| 蝴蝶优化算法 | Butterfly Optimization Algorithm | BOA | 2019 |
| 磷虾群算法 | Krill Herd Algorithm | KHA | 2012 |
| 黏菌算法 | Slime Mould Algorithm | SMA | 2020 |
| 人类学习优化算法 | Human Learning Optimization | HLO | 2014 |
| 母亲优化算法 | Mother Optimization Algorithm | MOA | 2023 |
4.2各类优化问题
|---------------|------------|
| 各种优化课题 | 各种优化课题 |
| 车间调度 | 路由路网优化 |
| 机场调度 | 顺序约束项目调度 |
| 工程项目调度 | 双层规划 |
| 港口调度 | 零件拆卸装配问题优化 |
| 生产线平衡问题 | 水资源调度 |
| 用电调度 | 库位优化 |
| 公交车发车调度 | 库位路线优化 |
| 车辆路径物流配送优化 | 武器分配优化 |
| 选址配送优化 | 覆盖问题优化 |
| 物流公铁水问题优化 | 管网问题优化 |
| 供应链、生产计划、库存优化 | PID优化 |
| 库位优化、货位优化 | VMD优化 |
4.3各类神经网络、深度学习、机器学习
|--------|----------------------|--------------|-------------|
| 序号 | 模型名称 | 核心特点 | 适用场景 |
| 1 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络分类 | 双向捕捉序列上下文信息 | 自然语言处理、语音识别 |
| 2 | BP 神经网络分类 | 误差反向传播训练 | 通用分类任务 |
| 3 | CNN 卷积神经网络分类 | 自动提取空间特征 | 图像、视频分类 |
| 4 | DBN 深度置信网络分类 | 多层受限玻尔兹曼机堆叠 | 特征学习、降维 |
| 5 | DELM 深度学习极限学习机分类 | 结合 ELM 与深度架构 | 复杂分类任务 |
| 6 | ELMAN 递归神经网络分类 | 含反馈连接的递归结构 | 时间序列、语音 |
| 7 | ELM 极限学习机分类 | 随机生成隐藏层，快速训练 | 小样本学习 |
| 8 | GRNN 广义回归神经网络分类 | 基于径向基函数回归 | 函数逼近、时间序列 |
| 9 | GRU 门控循环单元分类 | 门控机制简化 LSTM | 序列建模 |
| 10 | KELM 混合核极限学习机分类 | 结合多核 ELM | 高维复杂数据 |
| 11 | KNN 分类 | 基于距离的分类方法 | 模式识别 |
| 12 | LSSVM 最小二乘法支持向量机分类 | 最小二乘优化 SVM | 小样本分类 |
| 13 | LSTM 长短时记忆网络分类 | 门控机制处理长期依赖 | 语言建模 |
| 14 | MLP 全连接神经网络分类 | 多层感知机 | 通用分类 |
| 15 | PNN 概率神经网络分类 | 基于贝叶斯原理 | 模式识别 |
| 16 | RELM 鲁棒极限学习机分类 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据 |
| 17 | RF 随机森林分类 | 多棵决策树集成 | 高维、非线性数据 |
| 18 | SCN 随机配置网络模型分类 | 随机生成网络结构 | 快速训练 |
| 19 | SVM 支持向量机分类 | 寻找最优分类超平面 | 二分类、多分类 |
| 20 | XGBOOST 分类 | 梯度提升决策树 | 大规模结构化数据 |
| 21 | ANFIS 自适应模糊神经网络预测 | 融合模糊逻辑与神经网络 | 复杂非线性系统建模 |
| 22 | ANN 人工神经网络预测 | 多层神经元网络 | 通用预测任务 |
| 23 | ARMA 自回归滑动平均模型预测 | 线性时间序列建模 | 时间序列预测 |
| 24 | BF 粒子滤波预测 | 基于蒙特卡洛采样 | 动态系统状态估计 |
| 25 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络预测 | 双向捕捉序列信息 | 时间序列、文本预测 |
| 26 | BLS 宽度学习神经网络预测 | 增量学习结构 | 在线学习 |
| 27 | BP 神经网络预测 | 误差反向传播训练 | 通用预测 |
| 28 | CNN 卷积神经网络预测 | 自动特征提取 | 图像、视频预测 |
| 29 | DBN 深度置信网络预测 | 多层无监督预训练 | 特征学习预测 |
| 30 | DELM 深度学习极限学习机预测 | 结合 ELM 与深度结构 | 复杂预测任务 |
| 31 | DKELM 回归预测 | 动态核 ELM 回归 | 时间序列回归 |
| 32 | ELMAN 递归神经网络预测 | 递归结构处理时序 | 时间序列 |
| 33 | ELM 极限学习机预测 | 快速训练 | 小样本回归 |
| 34 | ESN 回声状态网络预测 | 储备池计算 | 时间序列预测 |
| 35 | FNN 前馈神经网络预测 | 前向传播 | 通用预测 |
| 36 | GMDN 预测 | 基因表达数据网络建模 | 生物信息学预测 |
| 37 | GMM 高斯混合模型预测 | 多高斯分布建模 | 密度估计、聚类 |
| 38 | GRNN 广义回归神经网络预测 | 径向基函数回归 | 函数逼近 |
| 39 | GRU 门控循环单元预测 | 门控机制简化 LSTM | 时间序列预测 |
| 40 | KELM 混合核极限学习机预测 | 多核 ELM 回归 | 高维回归 |
| 41 | LMS 最小均方算法预测 | 线性回归的迭代优化 | 自适应滤波 |
| 42 | LSSVM 最小二乘法支持向量机预测 | 最小二乘优化 SVM | 回归预测 |
| 43 | LSTM 长短时记忆网络预测 | 门控处理长期依赖 | 时间序列预测 |
| 44 | RBF 径向基函数神经网络预测 | 径向基函数逼近 | 函数拟合 |
| 45 | RELM 鲁棒极限学习机预测 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据回归 |
| 46 | RF 随机森林预测 | 决策树集成 | 回归预测 |
| 47 | RNN 循环神经网络预测 | 循环连接处理序列 | 时间序列预测 |
| 48 | RVM 相关向量机预测 | 稀疏贝叶斯学习 | 回归、分类 |
| 49 | SVM 支持向量机预测 | 寻找最优超平面 | 回归预测 |
| 50 | TCN 时间卷积神经网络预测 | 一维卷积处理时序 | 时间序列预测 |
| 51 | XGBoost 回归预测 | 梯度提升决策树 | 大规模回归 |