Incorporating catastrophe chaos mapping, elite reverse strategy, tent perturbation, and Cauchy mutation into the improved MAOA.

0、前言

本篇文章通过仿真验证的方式，对融合了精英策略tent扰动与柯西变异机制的改进型麻雀优化算法（IAMSSA）在函数极值搜索方面的性能进行了测试与分析。

1、改进点分析与优化策略

①基于Cat混沌映射的种群初始化方法：Cat映射是一种二维可逆混沌模型，具备优良的遍历均匀性与较高的迭代效率，且在区间[0，1]内生成的混沌序列呈现出良好的分布特性。

②精英反向策略：借助精英个体相较于普通个体所蕴含的信息优势，通过当前种群中的优质个体构建反向种群，并将其纳入现有种群中，以提升种群多样性。随后从扩展后的群体中筛选出表现最佳的特定个体作为新一代个体参与后续迭代过程。

③比例系数优化：对参数r进行动态调整，从而实现对发现者数量以及察觉危险信号麻雀数量的灵活控制。

PDNumber = round(popr); % 发现者数量
SDNumber = round(rpop);% 觉察危险信号的麻雀数量

④探索者位置更新公式的优化方案

⑤引入tent扰动与柯西变异机制：旨在避免算法陷入局部最优解的问题

2、效果展示与验证

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