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本文针对核函数参数选择的随意性影响支持向量机分类性能的问题,提出了一种基于离散编码的蚁群算法(C-CACO-DE)的SVM核函数优化模型。C-CACO-DE解决了连续函数优化的蚁群算法(C-ACO)求解之前必须进行预处理的问题,解决了基于网格划分策略的连续域蚁群算法(CACO-GT)在求解精度的缺点、最优解必在定义域内的等分割点问题。仿真结果验证了该方法的有效性,F1值达到了90%以上。