基于佳点集与多策略改进的麻雀搜索算法GSSA复现与性能分析

基于佳点集和多策略优化的麻雀搜索算法（GSSA）复现项目，思路清晰、注释齐全，调参部分也贴心。比起原版麻雀算法，这套做了不少策略层面的增强，比如全局和局部的探索权重都调得更合理，适配性强多，适合搞优化问题的同学研究或者二次开发。

代码结构挺清爽的，一眼就能找到主流程。运行逻辑也不绕，主要函数集中在一个main.m里，调用路径清晰，参数配置集中在一个config.m里，改起来方便。想试不同的数据集或实验场景，改几个变量就能跑起来，响应也快。

适配性比较强，不光能跑经典函数，像 XGBoost 参数调优、货郎担问题也能用。推荐你搭配这些资源一起看效果更：

• 麻雀搜索算法优化 XGBoost 参数及其性能评估
• 货郎担佳点集遗传算法
• 麻雀算法优化策略 CCLSSA 代码复现

性能部分也挺实在，不只是跑图了事，还把平均误差、收敛速度、方差这些都展示得比较全。你要是做论文或者算法对比，直接拿来画图也省事。

如果你正好想找一个可拓展、可调参、性能稳定的优化算法框架，不妨试试这个 GSSA 复现，蛮有意思的。哦对，跑多轮实验时记得固定随机种子，要不结果差挺多。