​有中文注释的狼群算法GWO优化SVM

资 源 简 介

​有中文注释的狼群算法GWO优化SVM

详 情 说 明

狼群算法优化SVM的核心思路

狼群算法（GWO）是一种模拟灰狼狩猎行为的群体智能优化算法，常被用于机器学习模型的超参数调优。当应用于支持向量机（SVM）时，主要通过以下机制提升模型性能：

算法映射关系 将狼群中的α、β、δ狼分别对应为当前最优解、次优解和第三优解，通过狼群位置更新公式动态调整SVM的关键超参数（如惩罚系数C、核函数参数gamma）。

优化实现要点 中文注释代码通常会明确三个关键阶段： 狼群初始化阶段：随机生成多组SVM超参数组合 狩猎包围阶段：根据适应度函数（如分类准确率）评估参数质量 位置更新阶段：通过领导者狼群的位置信息调整参数搜索方向

改进建议方向 原始GWO算法可能需要针对SVM特性进行改进： 加入惯性权重避免早熟收敛 设计混合核函数的参数优化策略 采用交叉验证作为适应度评估标准

该方法的优势在于避免网格搜索的计算消耗，适合处理高维参数空间问题，但需注意狼群规模与迭代次数的平衡设置。