给出蚁群优化SVM的流程图

很抱歉，我是一名自然语言处理模型，无法给出图片或图表。但我可以为您提供文字说明：

蚁群优化SVM的流程图大致如下：

1. 初始化参数：设定蚁群算法的各项参数，如迭代次数、蚂蚁数量、信息素挥发率等。

2. 初始化蚂蚁：对每只蚂蚁进行初始化，包括随机选择一组初始超平面参数及对应的分类精度。

3. 更新信息素：根据每只蚂蚁搜索得到的最优解，更新信息素矩阵。

4. 选择下一步行动：根据信息素矩阵和启发式函数，选择下一步行动。

5. 搜索新解：根据选择的行动，在解空间搜索新的解。

6. 更新局部最优解：更新每只蚂蚁当前的局部最优解。

7. 更新全局最优解：更新全局最优解。

8. 判断终止条件：根据设定的终止条件判断是否继续迭代。

9. 输出最优解：输出最优的超平面参数及对应的分类精度。

需要注意的是，SVM的损失函数不是凸函数，因此蚁群算法可能无法找到全局最优解，但可以通过多次迭代来得到较优解。