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.