基于改进Tent混沌初始化和高斯扰动的麻雀搜索算法(CSSA)复现及优化

简介：
本研究提出一种改进的麻雀搜索算法(CSSA)，结合了改良的Tent混沌映射进行初始种群生成，以及引入高斯扰动以增强探索能力，旨在解决复杂问题时提高搜索效率和精度。 麻雀搜索算法（SSA）文章复现改进包括：引入改进的Tent混沌初始化、改进的Tent混沌扰动以及高斯扰动策略——称为CSSA。复现内容涵盖： - 改进后的算法实现； - 23个基准测试函数的应用与验证； - 对改进策略进行图示分析，展示其效果； - 文中三种不同类型的混沌图（如Tent映射）的详细解析； - 将改进后的方法CSSA与原始SSA进行全面对比。 代码编写时考虑到了新手的学习需求，在每一个关键步骤都添加了详细的注释说明。这使得整个程序不仅功能强大，而且易于理解和修改，非常适合编程初学者参考学习。