随着现在计算机技术的快速发展，新兴的智能优化算法被广泛地使用在各行各业。
黏菌优化算法（Slime Mould Optimization Algorithm，SMA）是一种受自然界中黏菌行为启发而设计的群智能优化算法。黏菌是一种在自然界中广泛存在的生物，它们在寻找食物源时表现出高效的网络构建能力。黏菌优化算法模拟了黏菌的这一行为，用于解决优化问题。
SMA的主要灵感来源于黏菌在寻找食物时的两个阶段：
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扩散阶段：在这个阶段，黏菌会随机扩散并探索环境，类似于优化算法中的随机搜索。
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聚集阶段：一旦发现了食物源，黏菌会释放出信息素来吸引其他黏菌，形成一个有效的网络连接食物源和黏菌群体，类似于优化算法中的收敛过程。
在黏菌优化算法中，每个黏菌代表问题空间中的一个候选解，而食物源则代表问题的最优解。算法通过模拟黏菌的扩散和聚集行为，在问题空间中搜索最优解。
黏菌优化算法的关键步骤通常包括：
- 初始化：随机生成一组候选解作为黏菌的位置。
- 评估：评估每个候选解的适应度。
- 更新：根据黏菌的聚集行为更新候选解的位置。
- 迭代：重复评估和更新步骤，直到满足终止条件。
黏菌优化算法是一种相对较新的优化方法，它与其他群智能算法（如蚁群优化算法、粒子群优化算法等）有相似之处，但也有其独特的特点和应用场景。由于其新颖性和模拟自然界中黏菌行为的独特方式，SMA在一些优化问题中表现出良好的性能。
对于标准黏菌算法，本文提出了改进的措施，大大改进了黏菌算法的整体性能，算法的收敛速度寻优精度都得到了大大得提升。
具体的改进措施：
1.Tent映射
Tent映射是一种常见的混沌映射，它是一种离散动力系统，用于生成混沌序列。Tent映射（也称为帐篷映射）是一种简单的非线性映射，因其图形类似于帐篷而得名。它通常用于混沌加密、混沌通信、混沌模拟和其他需要混沌特性的应用中。
Tent映射的定义如下：
X(t+1)和X(t)分别是种群第t+1次迭代的位置和第t次迭代的位置，a的范围[0,1]