序列最小优化算法（, SMO）是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的于1998年发明，目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在通行的SVM库LIBSVM中得到实现。 1998年，SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动，因为先前可用的SVM训练方法必须使用复杂的方法，并需要昂贵的第三方二次规划工具。而SMO算法较好地避免了这一问题。
问题定义.SMO算法主要用于解决支持向量机目标函数的最优化问题。考虑数据集formula_1的二分类问题，其中