一、引言
近年来，人工智能领域取得了显著的发展，其中支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于各种复杂问题上。为了解决传统SVM存在的局限性，如训练时间长、对参数敏感等问题，研究者们开始尝试将先进的优化算法与SVM相结合，以改进算法性能。IGWO-SVM就是其中的一种创新技术。
二、背景与相关技术
IGWO-SVM是一种结合灰狼优化算法和支持向量机的算法改进方案。灰狼优化算法是一种模拟自然界中灰狼狩猎行为的优化算法，通过引入混沌映射和DIH策略，显著提高了算法的搜索效率和全局收敛速度。该方案适用于解决复杂的多目标优化问题。
三、改进思路与实施
1. Logistic和Tent混沌映射：IGWO-SVM在改进过程中采用了Logistic和Tent混沌映射两种思路。Logistic映射是一种简单的混沌映射方式，通过调整参数可以产生混沌行为，有助于提高算法的搜索能力。Tent映射则是一种基于Tent函数的混沌映射方式，通过引入随机性，使得算法在搜索过程中更加灵活和高效。
2. DIH策略：DIH策略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，增强局部和全局搜索能力。DIH策略通过学习狼的狩猎行为和空间分布，自适应地调整搜索策略，提高了算法的适应性和鲁棒性。
四、具体实施细节
在实施过程中，IGWO-SVM采用了基于DIH维度学习的狩猎搜索策略。首先，根据问题的特点和学习目标，确定每个狼的搜索空间和邻域范围。然后，利用DIH策略为每只狼构建邻域，通过迭代优化算法进行搜索。在收敛速度方面，IGWO-SVM相较于传统的灰狼优化算法具有更高的收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。
五、结论
IGWO-SVM是一种结合灰狼优化算法和支持向量机的技术改进方案。通过采用Logistic和Tent混沌映射以及DIH策略，该方案在提高算法搜索效率和收敛速度方面具有显著优势。该技术适用于解决复杂的多目标优化问题，具有广阔的应用前景。
