IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。

采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。

采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机

随着人工智能的不断发展，机器学习已经变得越来越重要。支持向量机（SVM）是一种经典的分类算法，它已经被广泛应用于各种领域。然而，SVM的性能往往会受到一些因素的影响，例如数据分布不均匀、高维和非线性等问题。为了解决这些问题，我们提出了一种改进的灰狼优化算法（GWO），即IGWO-SVM。该算法采用三种改进思路，包括两种Logistic和Tent混沌映射及DIH（DimensionalInferenceHierarchy，维度推理层次结构）策略，进一步改进了SVM的性能。特别是，采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强了局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。

改进思路

1.1Logistic和Tent混沌映射

在传统的GWO算法中，狼的位置更新是基于随机数的。然而，这种方式容易陷入局部最优解。因此，我们引入了两种混沌映射（Logistic和Tent）对随机数进行改进，增加算法的多样性。通过实验，证明这种改进显著提升了算法的性能。

1.2DIH策略

传统的GWO算法采用了邻域学习策略，即每只狼搜索其周围的其他狼。然而，这种方法仅考虑了相邻的几个狼，搜索范围较小，容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，我们引入DIH策略。该策略利用维度推理层次结构，为每只狼构建邻域，增强了局部和全局搜索能力。通过实验，证明DIH策略显著提升了算法的性能。

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