ICSSA-BP：麻雀搜索算法的混沌扰动与高斯变异双重改进技术
一、引言
在当今的优化算法领域，麻雀搜索算法（SSA）作为一种新兴的智能优化算法，因其优秀的全局搜索
能力和较强的鲁棒性而备受关注。然而，SSA 在应用过程中仍存在一些不足，如容易陷入局部最优解
，导致算法的收敛性和稳定性不够理想。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的麻雀搜索算法——
ICSSA-BP（Improved Cuckoo Search with Chaos and Gaussian Perturbation），从
混沌扰动和高斯变异两方面对 SSA 进行改进，以增强其收敛性和稳定性。
二、混沌扰动技术
混沌扰动技术是一种有效的全局搜索策略，能够使算法在搜索过程中跳出局部最优解，提高算法的搜
索能力。在 ICSSA-BP 中，我们引入了混沌扰动技术，通过混沌映射生成具有遍历性和随机性的混沌
序列，将该序列与搜索过程相结合，使算法能够在搜索空间中进行更为全面的探索。
具体而言，我们采用了 Logistic 映射作为混沌扰动的主要方式。Logistic 映射能够生成具有复杂
特性的混沌序列，通过调整其参数，可以控制序列的遍历性和随机性。在 ICSSA-BP 中，我们将
Logistic 映射生成的混沌序列与 SSA 的搜索过程相结合，使算法在搜索过程中能够根据混沌序列的
引导，跳出局部最优解，从而实现全局最优解的搜索。
三、高斯变异技术
高斯变异是一种常用的局部搜索策略，能够在算法搜索过程中引入一定的随机性，提高算法的局部搜
索能力。在 ICSSA-BP 中，我们引入了高斯变异技术，通过在搜索过程中引入符合高斯分布的随机扰
动，使算法能够在局部范围内进行更为精细的搜索。
高斯变异的具体实现方式是在每次迭代过程中，根据高斯分布生成一个随机扰动值，将该扰动值加到
当前解上，得到一个新的解。通过这种方式，ICSSA-BP 能够在保持全局搜索能力的同时，提高局部
搜索能力，从而更好地克服 SSA 容易陷入局部最优的缺点。
四、ICSSA-BP 算法的实现与实验分析
我们通过实验验证了 ICSSA-BP 算法的有效性。在实验中，我们将 ICSSA-BP 与 SSA 进行了对比分
析。实验结果表明，ICSSA-BP 能够有效地克服 SSA 容易陷入局部最优的缺点，增强算法的收敛性和
稳定性。具体而言，ICSSA-BP 在搜索过程中能够更好地平衡全局搜索和局部搜索，使算法能够在保
持较高搜索效率的同时，提高解的质量。
五、结论与展望
