融合创新：群搜索算法与二次插值法混合策略及多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与动因

在当今科学技术飞速发展的时代，优化算法作为解决各类复杂问题的关键技术，在众多领域发挥着不可或缺的作用。群搜索算法（GroupSearchOptimizer，GSO）作为一种新兴的智能优化算法，自被提出以来，凭借其独特的仿生学原理和诸多优良特性，受到了学术界和工程界的广泛关注。

群搜索算法模拟了自然界中生物群体的协作行为，如动物群体在觅食、迁徙等活动中的分工与协作。在群搜索算法中，每个个体的位置代表解空间内的一个可行解。根据位置的优劣可以将种群分为发现者，跟随者，游荡者。其中当前的最优个体为发现者，它