智能优化领域的麻雀搜索算法ITSSA改进版实现与性能提升T分布扰动

改进版的麻雀搜索算法 ITSSA，用了几个蛮巧妙的招数，效果挺不错的。像一开始的精英反向学习初始化，能比较快地圈住那些靠谱的解；是对发现者和跟随者的更新策略也做了优化，搜索起来更高效；加了个T 分布扰动，用来提升全局搜索的能力，防止陷在局部最优里打转。

比较贴心的是，文中不止讲了思路，还给了详细的Matlab 代码，加了注释，读起来比较轻松。你要是做工程设计或者模型调参，想找个靠谱的优化工具，这篇文章和代码蛮值得一看。

如果你以前玩过 SSA 或者粒子群优化，应该能快速上手。而且作者还贴心整理了23 个测试函数，用来验证效果，看起来还蛮有说服力的。

另外，推荐几个相关资源，一起食用效果更佳：

• SSA 麻雀搜索算法及测试函数的 Matlab 实现
• 24 个 MATLAB 基准测试函数
• 粒子群优化算法优化 CEC 基准测试函数
• 基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法.pdf
• Tent 混沌初始化+高斯扰动的 SSA 改进版

如果你正好在研究优化算法或者在搞一些模型调参的项目，不妨试试 ITSSA，代码易懂，上手不难，说不定就帮你找到了更好的参数组合哦。