为什么以沙猫群优化算法（SCSO）以VMD包络熵最小值为适应度函数，其收敛曲线是递增的

首先需要了解一下沙猫群优化算法（SCSO）和VMD包络熵最小化问题。

SCSO是一种基于自然界中动物群体行为的优化算法，它模拟了沙漠中沙猫的捕猎行为，通过群体间的协作和竞争来逐步优化目标函数。而VMD包络熵最小化问题是一种信号处理中的问题，旨在通过VMD分解将信号分解为多个模态，并通过最小化每个模态的包络熵来实现信号去噪和分离。

将SCSO应用于VMD包络熵最小化问题时，需要将VMD分解得到的每个模态的包络熵作为适应度函数，SCSO的目标就是找到使得适应度函数最小的一组参数。这个过程中，SCSO算法会不断地搜索和优化，直到找到最优解。因此，如果SCSO算法的收敛曲线是递增的，可能是因为在搜索空间中，算法找到了更优的解，并不断优化适应度函数。

需要注意的是，SCSO算法的收敛曲线的形态可能会受到多种因素的影响，例如算法参数的设置、问题复杂度等等。因此，在实际应用中，需要对算法进行合理的参数调整和问题分析，以获得更好的优化效果。