AO天鹰算法（Ant Optimization Eagle Algorithm）是一种启发式算法，它是灵感来自天鹰座在捕捉猎物过程中的自然行为。因此，优化所提出的AO算法的程序用四种方法表示；按高选择搜索空间垂直俯冲翱翔，通过短滑翔攻击的轮廓飞行在发散的搜索空间内探索，通过低速飞行和慢速下降攻击在收敛搜索空间内利用，并通过步行和俯冲抓住猎物。
SVM（Support Vector Machine）支持向量机是一种机器学习方法，用于分类和回归分析。在回归问题中，SVM寻找一个最佳的超平面，使得该超平面与训练数据之间的间隔最大化，并且超平面与尽可能多的数据点保持最小误差。
基于AO天鹰算法优化SVM支持向量机回归预测的原理如下：
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初始化：
- 首先初始化种群。
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雄鹰搜索：
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第一种方法是用垂直弯腰高空翱翔，用于狩猎飞行中的鸟类。天鹰在地面上高空升起，一旦它探索了猎物，天鹰就会进入一个长而低角度的滑翔，随着翅膀的进一步关闭，速度会上升。天鹰需要在其猎物上方有一个高度特征，才能使这种方法取得成功。天鹰在交战之前，翅膀和尾巴展开，脚向前推以抓住猎物。
第二种方法是进行短滑翔攻击的轮廓飞行，这被认为是天鹰最常使用的方法。其中天鹰在地面上以低水平上升，无论猎物是在奔跑还是在飞行，猎物都会被近距离追捕。这种方法有利于狩猎地松鼠，繁殖松鸡或海鸟。
第三种方法是低空飞行，缓慢下降攻击。在这一点上，天鹰低落到地面，接下来对猎物进行猛烈的攻击。天鹰选择它的受害者，并落在猎物的脖子和背部，然后试图穿透。这种狩猎方法用于狩猎行动缓慢的猎物，如响尾蛇，刺猬，狐狸和任何没有逃生反应的猎物。
第四种方法是行走和捕捉猎物，天鹰在陆地上行走并试图拉动猎物。它用于将大型猎物（即鹿或羊）的幼崽拉出覆盖区域。
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更新最优解：
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在搜索过程中，记录并更新找到的最优解，直到达到设定的停止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。
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输出结果：
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最终输出优化后的SVM模型，该模型在训练数据上的性能应该得到显著提高，从而在回归预测任务中获得更好的结果。
总的来说，基于AO天鹰算法优化SVM支持向量机回归预测的过程就是利用AO算法的分布式搜索和精准搜索能力来寻找最优的超参数设置，以提高SVM模型在回归预测任务中的性能。
仿真结果
代码获取方式：
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Ulp9u
