万有引力搜索算法（GSA）优化支持向量机svm

（1）万有引力搜索算法（GSA）是一种基于自然界万有引力的优化算法，用于解决优化问题。其原理受到了牛顿万有引力定律的启发，即物体之间存在引力，力的大小与物体质量和距离有关。

GSA通过模拟物体之间的相互作用来进行搜索和优化。算法中的每个个体都被看作是一个“物体”，而其状态或解决方案则被看作是物体的位置。个体之间的引力受到其位置和质量（即适应度值）的影响。

GSA算法的主要步骤如下：

1. 初始化个体的位置和质量。
2. 计算每个个体之间的引力大小，引力的大小与个体之间的距离和质量有关。
3. 根据引力大小和个体之间的位置差异，更新个体的速度和位置。
4. 根据更新后的位置，重新计算个体的适应度值。
5. 重复步骤2到4，直到满足停止条件（例如达到最大迭代次数或找到满意的解决方案）为止。

通过模拟物体之间的相互作用，GSA算法可以在解空间中搜索并找到较好的解决方案。它具有全局搜索能力和较好的收敛性，并且在解决各种优化问题时表现良好，例如函数优化、组合优化、网络优化等。

（2）支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于支持向量机的非线性回归方法。它的原理与支持向量机分类类似，但在目标函数和约束条件上有所不同。

SVR的目标是找到一个函数，使得样本点与该函数之间的误差最小化，并且在允许误差范围内使尽量多的样本点落在该函数的边界上。

具体来说，SVR通过将输入样本映射到高维特征空间，并在该空间中构建一个超平面来进行回归。在训练过程中，SVR寻找一个最优的超平面，使得函数与样本点之间的误差最小化。

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