天鹰优化算法对一系列变形监测数据进行逐一优化时优化数据为定值

Question

在进行天鹰优化算法对一系列变形监测数据进行逐一优化，并将优化后的数据与原始数据对比进行可视化时，出现了虽然做到逐一对应，但优化后的数据为一个固定的值，而非根据每一个原始数据进行对应优化。请问应该如何修改？

globalBestFitness = Inf;
globalBestSolution = [];
bestFitness = Inf; % 初始化当前最优解的适应度值
bestSolution = []; % 初始化当前最优解

popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
TrueData=[0,0.2,-0.76,-0.66,-0.46,0.14,0,-0.2,-0.4,-0.2,1.1,1.3,1.4,0.8,0.9,0.8,0.7,0.6,0.7,0.5,0.7,0.4,-0.2,-0.1,-0.3,-0.2,-0.5,-0.2,-0.2,0.3,0.5,1.3,1.7,2.4,2.9,2.9,2.7,3.1,3.7,4.2,3.6,3.2,2.9,2.4,1.2,1.2,1,1,-0.2,0.1,-0.6,-1.2,-0.8,-1,-1.2];
dim = 2; % 固定为2，因为线性模型参数只有斜率和截距两个
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim);
fitness = zeros(popSize, 1); % 初始化适应度值

% 假设模型是一个线性模型，此处使用true_data作为训练数据
true_data = TrueData; 

for data_idx = 1:numel(true_data)
    % 将每个数据点作为一个单独的问题进行优化
for iter = 1:maxIter
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :), true_data(data_idx)); % 传入单个数据点
    end

    % 更新天鹰位置
    for i = 1:popSize
        % 随机选择两个不同的天鹰
        idx = randperm(popSize, 2);
        eagle1 = pop(idx(1), :);
        eagle2 = pop(idx(2), :);
        
        % 更新当前天鹰位置
        pop(i, :) = eagle1 + rand(1, dim) .* (eagle1 - eagle2);
        
        % 边界处理
        pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
        pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
    end
    
    % 计算适应度函数
    
    % 更新全局最优解
[bestFitness, bestIdx] = min(fitness); % 找到当前迭代中的最佳适应度和其索引
if bestFitness < globalBestFitness
    globalBestFitness = bestFitness;
    globalBestSolution = pop(bestIdx, :);
end
    
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration: ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(bestFitness)]);
    disp(bestSolution);
end
% 输出最终全局最优解及其对应的预测值
disp(['Global Best Fitness: ' num2str(globalBestFitness)]);
disp('Global Best Solution:');
disp(globalBestSolution);

% 使用最优参数进行预测，并与原始数据对比
X = 1:size(true_data, 1); % 假设数据索引作为特征
y_pred(data_idx) = YourPredictionFunction(globalBestSolution, data_idx);
comparison = [true_data y_pred];
disp('Comparison of True Data and Predicted Data:');
disp(comparison);
end

% 可视化原始数据和预测数据
figure;
plot(true_data, '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
hold on;
plot(y_pred, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Predicted Data');
legend('show');
xlabel('Data Index');
ylabel('Data Value');

function fitness = FitnessFunction(x, true_data)
    % 根据已知数据进行计算，返回适应度值
    % 假设我们正在寻找一个拟合true_data的最佳线性模型
    model_params = reshape(x, [], 1);  % 假设x的长度等于2（对应于线性模型的a和b）
    
    if numel(model_params) ~= 2  % 检查参数数量是否正确
        error('模型参数数量不正确，应该为2（对应于线性模型的斜率和截距）');
    end
    
    X = 1:size(true_data, 1);  % 数据索引作为特征
    y_pred = model_params(1) * X' + model_params(2); % 线性模型预测
    y_true = true_data; % 真实数据

    fitness = sum((y_pred - y_true).^2); % 误差平方和作为适应度值
end

function predicted_values = YourPredictionFunction(model_params, X)
    % 输入参数model_params是通过天鹰优化得到的最佳参数
    % X是用于预测的数据特征（这里是数据索引）
    
    % 使用最佳参数构建模型（这里假设是一个简单的线性模型）
    model = LinearModel.fit(X, model_params(2:end)', 'Intercept', true); % 添加截距项
    
    % 进行预测
    predicted_values = predict(model, X);
end

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

问题分析：
根据提供的代码，天鹰优化算法被用来优化一系列变形监测数据。然而，在进行逐一优化时，每个数据点的优化结果都被固定为相同的值，而不是根据每个原始数据点进行对应的优化。这可能是由于在每个数据点的优化过程中，全局最优解和最佳适应度没有得到正确更新的原因。
解决方案：

1. 全局最优解和最佳适应度更新错误： 需要修复代码以确保在每个数据点的优化过程中正确更新全局最优解和最佳适应度。
2. 数据点的适应度计算错误： 检查适应度函数以确保每个数据点的适应度都是根据其自身进行计算的。
3. 最优参数预测函数可能存在问题： 检查最优参数预测函数以确保它正确地使用了最优参数进行预测。
   下面是修改后的代码：
   matlabCopy code

   globalBestFitness = Inf;
   globalBestSolution = [];
   popSize = 50;
   maxIter = 100;
   TrueData=[0,0.2,-0.76,-0.66,-0.46,0.14,0,-0.2,-0.4,-0.2,1.1,1.3,1.4,0.8,0.9,0.8,0.7,0.6,0.7,0.5,0.7,0.4,-0.2,-0.1,-0.3,-0.2,-0.5,-0.2,-0.2,0.3,0.5,1.3,1.7,2.4,2.9,2.9,2.7,3.1,3.7,4.2,3.6,3.2,2.9,2.4,1.2,1.2,1,1,-0.2,0.1,-0.6,-1.2,-0.8,-1,-1.2];
   dim = 2;
   lb = -10;
   ub = 10;
   pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim);
   fitness = zeros(popSize, 1);
   for data_idx = 1:numel(TrueData)
   true_data = TrueData(data_idx);
   bestFitness = Inf;
   bestSolution = [];
   for iter = 1:maxIter
   % Calculate fitness for each individual in the population
   for i = 1:popSize
   fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :), true_data);
   end
   % Update global best solution
   [currentBestFitness, bestIdx] = min(fitness);
   if currentBestFitness < globalBestFitness
   globalBestFitness = currentBestFitness;
   globalBestSolution = pop(bestIdx, :);
   end
   % Update population using Eagle optimization algorithm
   for i = 1:popSize
   idx = randperm(popSize, 2);
   eagle1 = pop(idx(1), :);
   eagle2 = pop(idx(2), :);
   pop(i, :) = eagle1 + rand(1, dim) .* (eagle1 - eagle2);
   pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
   pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
   end
   % Display iteration information
   disp(['Data Index: ' num2str(data_idx) ', Iteration: ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(currentBestFitness)]);
   end
   % Store best solution for this data point
   disp(['Best Solution for Data Index ' num2str(data_idx) ':']);
   disp(globalBestSolution);
   % Predict using best solution and compare with true data
   y_pred(data_idx) = YourPredictionFunction(globalBestSolution, data_idx);
   comparison = [true_data y_pred(data_idx)];
   disp('Comparison of True Data and Predicted Data:');
   disp(comparison);
   end
   % Visualization
   figure;
   plot(TrueData, '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
   hold on;
   plot(y_pred, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Predicted Data');
   legend('show');
   xlabel('Data Index');
   ylabel('Data Value');
   function fitness = FitnessFunction(x, true_data)
   model_params = reshape(x, [], 1);
   if numel(model_params) ~= 2
   error('模型参数数量不正确，应该为2（对应于线性模型的斜率和截距）');
   end
   % Calculate predicted values using linear model
   X = 1:numel(true_data);
   y_pred = model_params(1) * X' + model_params(2);
   % Calculate fitness (sum of squared errors)
   fitness = sum((y_pred - true_data).^2);
   end
   function predicted_values = YourPredictionFunction(model_params, data_idx)
   % Generate predictions using linear model
   X = data_idx;
   predicted_values = model_params(1) * X + model_params(2);
   end
   

   这样修改后的代码应该能够正确地对一系列变形监测数据进行逐一优化，并将优化后的数据与原始数据进行比较和可视化。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订