麻雀搜索算法（SSA）文章复现（改进Tent混沌初始化+改进Tent混沌扰动+高斯扰动）——CSSA。 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、改进策略画图分析、文中三种混沌图分析、与SSA对比等。 代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。

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麻雀搜索算法栅格地图路径规划,可以运行的代码，值得推荐，可以写论文，

较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.) 文件列表： 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 , 2011-03-04 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 , 2020-03-28 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 , 2020-10-12 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络, 0 , 2020-03-29

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点

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函数优化

研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。 麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。 本资源包含以下三部分内容： 1.麻雀搜索算法的基本原理（两篇参考文献），非常适合用来学习。 2.麻雀搜索算法的matlab代码，注释详细，结构清晰。 3.五个群智能优化算法常用的测试函数。

1.python语言 2.有数据集，可直接运行