改进的RIME霜冰优化器：深度探索与开发行为的高效优化算法,改进的霜冰优化器（IRIME），RIME一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。 RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。 于2023年发表在中科院二区顶刊Neurocomputing，结构简单，性能优越。 本改进为改进，改进 - 使用三个改进策略，而且这些策略都不是大众化，被用烂了的策略，效果也非常好 ，在CEC2017效果如下： ,RIME算法; 霜冰物理现象; 优化策略; 探索开发行为; 改进策略; 软时间搜索策略; 硬时间穿刺机制; CEC2017; Neurocomputing中科院二区顶刊; 性能优越。,改进版霜冰优化器：Rime算法的新探索与高性能实现

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。

- 在原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略 - 改进1：将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子，从而增强算法的遍历性 - 改进2：将原先均衡的权重系数变为动态权重系数，平衡算法的全局搜索和局部开发能力 - 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较，可以看出性能提升明显 - 包含23种测试函数

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针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.

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