基于粘菌算法(SMA)的目标优化 MATLAB 仿真

概述：
粘菌算法(Slime Mold Algorithm, SMA)是一种模拟黏菌生物行为的启发式优化算法。它模拟了黏菌在寻找食物和建立最短路径方面的行为特征。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于SMA的目标优化仿真，并提供相应的源代码。

算法原理：
SMA基于黏菌在寻找食物过程中的行为模式。黏菌通过释放化学信号（草酸盐）来吸引其他黏菌，并在不断的试错中建立最短路径。算法的主要步骤如下：

1. 初始化菌群：随机生成一定数量的菌体，并随机分布在搜索空间中。
2. 释放信号：每个菌体根据其适应度值释放一定量的信号。
3. 信号扩散：信号通过扩散和蒸发逐渐传播到整个搜索空间。
4. 信号聚合：菌体根据感知到的信号浓度决定移动方向。
5. 移动：菌体按照一定的策略移动到下一个位置。
6. 更新最优解：根据菌体的适应度值更新全局最优解。
7. 终止条件：达到预定的迭代次数或满足停止准则时终止算法。

MATLAB 实现：
以下是基于MATLAB的SMA优化仿真的源代码：

% 参数设置
numParticles = 30; % 菌体数量
maxIteration