SHSSA：基于螺旋探索与自适应混合变异的麻雀搜索算法优化与复现分析
螺旋探索加自适应变异的麻雀搜索算法，光听名字就挺卷的，但用起来还真不错。SHSSA这个改进版，把原始的 SSA 做了好几层优化，比如混沌初始化、螺旋策略、差分扰动这些都不是噱头，是真能提升精度和收敛速度的。
代码注释也比较详细，跑起来挺稳，配套的 23 个测试函数加图表也做得到位。不光讲思路，还真能让你跑出结果来，适合想自己复现优化算法的朋友。
像你要做机器学习调参或者工程优化那类任务，用这套算法思路去改造一下，效果应该不差。还有一点，作者连混沌图也搞进去了，看得出对算法机制理解深，比较适合科研方向的人啃。
顺带说一句，配套资源也挺全的，有源码、有算法，还有些和混合变异相关的拓展文章，如果你还想对比下别的算法实现，可以一起看看：
，如果你最近正好要搞优化算法，或者在调模型调得头大，可以花点时间啃一下这套资源，挺有收获的。
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