SSA Matlab实现：Tent混沌初始化与CASSA策略优化

Tent 混沌的初始化 + CASSA 策略的优化思路，真挺实用。用 Matlab 实现的樽海鞘优化算法（SSA），对参数优化这块帮了不小的忙。

Tent 映射的好处是种群初始化更均匀，收敛也稳些。配合 CASSA，跳出局部最优的能力更强，适合一些收敛容易卡壳的问题。

代码结构清晰，main.m跑起来没啥依赖，响应也快，结果可视化也比较直观。要是你用过标准的 SSA，会感觉这个改进版跑得更聪明。

建议你看下相关资源，Tent 混沌初始化和PID 参数优化那两个链接，扩展思路还挺有用。

如果你最近在调算法效果、尤其是多峰函数优化，不妨试试这个版本。初始化逻辑和全局跳跃机制的组合，用起来还蛮香的。