IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机
简介
本仓库提供了一个名为“IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机”的资源文件。该资源文件详细介绍了如何通过三种改进思路来优化支持向量机（SVM），从而提升其性能和收敛速度。具体改进思路包括两种Logistic和Tent混沌映射，以及采用DIH策略。
资源文件描述
IGWO-SVM是一种基于改良的灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO）的支持向量机改进方法。通过引入三种改进思路，该方法在以下几个方面表现出色：
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两种Logistic和Tent混沌映射：通过这两种混沌映射方法，增强了算法的随机性和多样性，从而提高了搜索效率和全局优化能力。
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采用DIH策略：DIH策略（Dimension Independent Hunting strategy）是一种基于维度学习的狩猎搜索策略。该策略为每只狼构建邻域，增强了局部和全局搜索能力，使得算法在收敛速度上比传统的灰狼优化算法（GWO）更快。
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适用于学术研究：该方法特别适用于学术研究，尤其是在需要快速收敛和高精度预测的场景中，如机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。
使用说明
该资源文件包含了详细的算法实现和实验结果，适合研究人员和开发者参考和使用。如果您对灰狼优化算法和支持向量机的改进感兴趣，或者正在寻找一种高效的优化方法，本资源文件将为您提供有价值的参考。
贡献与反馈
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过仓库的Issue功能提出。我们也非常欢迎您对本资源文件进行改进和扩展，并通过Pull Request的方式贡献您的代码和想法。
许可证
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希望本资源文件能够帮助您在研究和开发中取得更好的成果！