黏菌优化算法中，精英反向与二次插值改进的ISMA如何解决单目标优化问题？
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本文共计789个文字，预计阅读时间需要4分钟。
1. 简介仿生优化算法（Slime Mould Algorithm，SMA）由Li等人于2020年提出。灵感来源于真菌的扩散和觅食行为，属于元启发式算法。该算法具有收敛速度快、寻优能力强的特点。
1 简介
黏菌优化算法（Slime mould algorithm，SMA）由 Li等于 2020 年提出，其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为，属于元启发算法。具有收敛速度快，寻优能力强的特点。黏菌优化算法用数学模型模仿黏菌觅食行为和形态变化， SMA 包括三个阶段，分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。
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1. 简介仿生优化算法（Slime Mould Algorithm，SMA）由Li等人于2020年提出。灵感来源于真菌的扩散和觅食行为，属于元启发式算法。该算法具有收敛速度快、寻优能力强的特点。
1 简介
黏菌优化算法（Slime mould algorithm，SMA）由 Li等于 2020 年提出，其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为，属于元启发算法。具有收敛速度快，寻优能力强的特点。黏菌优化算法用数学模型模仿黏菌觅食行为和形态变化， SMA 包括三个阶段，分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。