SMO (Stochastic Programming with Mutual Information) 是一種用于優(yōu)化決策的算法，它通過計算各個參數(shù)之間的互信息來找到最優(yōu)解。

在SMO中，每次優(yōu)化的參數(shù)數(shù)量取決于問題的具體需求和數(shù)據(jù)量。一般來說，如果問題的規(guī)模較小，可以一次優(yōu)化多個參數(shù)；如果問題的規(guī)模較大，可能需要分批次進行優(yōu)化。

具體來說，SMO算法會將問題劃分為多個子問題，然后對每個子問題分別進行優(yōu)化。在優(yōu)化過程中，SMO算法會更新每個參數(shù)的權(quán)重，使得整個問題的解更加接近最優(yōu)解。

因此，SMO每次優(yōu)化的參數(shù)數(shù)量并沒有一個固定的數(shù)值，需要根據(jù)實際情況來確定。