多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用
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摘要： 针对传统的麻雀搜索算法存在初始解质量较差、收敛效率低和求解精度不高等缺点，提出了一种基于多策略优化的麻雀搜索算法（LAFSSA）。首先，利用Logistic混沌映射初始化麻雀种群，丰富其多样性；其次，利用自适应惯性因子改进麻雀种群的生产者的位置更新方式，使得算法在迭代初期专注于全局空间的搜索，在迭代后期专注于局部区域的挖掘；最后，融合柯西变异算法进一步增强最差麻雀个体与最优麻雀个体的交流，加快算法的收敛速度，使其在迭代后期能够跳出局部最优。（剩余11297字）