本研究结合了改进的灰狼优化（GWO）和粒子群优化（PSO）算法提出了一种新的灰狼算法(WGO)，并应用于支持向量机(SVM)参数选择，有效提升了分类性能。
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种模仿自然界中灰狼社会行为的优化方法，由Mehmet Doğanaksoy和Mehmet Ali Özturan于2014年提出。该算法灵感来源于灰狼捕猎过程中的领导结构与合作策略，并通过模拟Alpha、Beta 和 Delta 三种角色来寻找全局最优解。其中，Alpha 狼代表最佳解决方案，Beta 狼次之，Delta 狼再次之。灰狼算法在解决复杂优化问题时表现出强大的寻优能力。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM的核心思想是找到一个最优超平面以最大程度地分离不同类别的数据点。在这个过程中，关键参数包括惩罚因子C和核函数参数g，它们对模型性能有显著影响：C决定了模型对误分类的容忍程度；而g则控制了决策边界的复杂度。
灰狼算法WGO_GWOsvm项目可能将该算法应用于支持向量机的参数优化。在SVM中选择合适的C和g值至关重要，因为这两个参数直接影响到模型的泛化能力和训练误差。通过利用灰狼算法搜索最优组合可以提高SVM预测准确性和稳定性。
通常情况下，在实际应用中优化SVM中的C和g会采用网格搜索或随机搜索等方法，但这些方法可能会遇到计算量大、效率低等问题。引入灰狼算法则提供了一种新的可能：它能在相对较少的迭代次数内找到近似最优解，并减少计算成本。尤其是在处理高维特征空间的问题时更为适用。
文件名未提供更多具体信息，不过我们可以推测该工具包可能包含了一些优化策略和改进措施以适应SVM参数调优的需求。此外，项目内容还可能会包括算法实现源代码、实验数据及结果分析等内容。
该项目结合了生物启发式算法和支持向量机模型的使用，旨在提高预测精度。通过灰狼算法来调整支持向量机中的关键参数有望在各种预测任务中获得更佳性能表现，特别是在复杂环境下的分类和回归问题上更加适用。
5星
