麻雀搜索算法（SSA）文章复现:《基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法-汤安迪》 策略为:立方混沌+反向学习初始化种群+反向精英策略改进发现者策略+正余弦算法改进加入者策略+动态调整警觉者
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资源介绍:
麻雀搜索算法（SSA）文章复现:《基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法_汤安迪》 策略为:立方混沌+反向学习初始化种群+反向精英策略改进发现者策略+正余弦算法改进加入者策略+动态调整警觉者数量+高斯策略扰动——CSSA。 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、文中混沌图分析、与SSA对比等。 代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。
基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法_汤安迪
摘要：无人机航迹规划是无人机系统中的一项关键技术，影响着无人机的任务执行效率和安全性。本
文基于混沌麻雀搜索算法（SSA），提出了一种改进的无人机航迹规划方法。首先，介绍了 SSA 的基
本原理和特点；然后，详细阐述了改进的 SSA 策略，包括立方混沌、反向学习初始化种群、反向精英
策略改进发现者策略、正余弦算法改进加入者策略、动态调整警觉者数量以及高斯策略扰动；接着，
进行了 23 个基准测试函数的改进算法实现，并对改进算法与 SSA 进行了对比分析；最后，通过混沌
图分析加深了对改进算法的理解。通过本文的研究，我们发现改进的 SSA 在航迹规划中具有更好的搜
索性能和收敛效果，能够提高无人机的任务执行效率和安全性。
1. 引言
无人机系统作为一种重要的智能飞行器，广泛应用于军事、民用和商业领域。无人机航迹规划是
无人机系统中的关键技术之一，其目标是通过合理规划无人机的航迹，实现高效、安全、稳定的无人
机任务执行。传统的航迹规划方法存在搜索能力较弱、收敛速度慢等问题，需要引入更加高效的优化
算法来改进航迹规划性能。
2. 混沌麻雀搜索算法（SSA）
2.1. 基本原理
SSA 是一种基于混沌理论和自然鸟群行为模拟的优化算法，其基本原理是将鸟群搜索中的觅食行
为和警戒行为抽象为算法的运算过程。它通过模拟鸟群在搜索和发现过程中的行为，实现对优化问题
的全局搜索和局部优化。
2.2. 算法特点
SSA 具有以下几个特点：
- 混沌搜索过程能够提高全局搜索能力，增加算法的探索性。
- 鸟群行为模拟能够提高局部搜索能力，增加算法的收敛性。
- 算法使用了多种策略相结合，兼顾了搜索和优化的能力。
- 算法能够自适应调整搜索过程中的参数，提高算法的适应性和鲁棒性。
3. 改进的 SSA 策略（CSSA）
3.1 立方混沌
立方混沌是一种基于高维混沌映射的混沌序列生成方式，通过引入立方混沌能够增加搜索空间的
多样性，提高算法的全局搜索能力。
3.2 反向学习初始化种群
反向学习初始化种群是一种改进的初始种群生成策略，通过学习历史搜索过程中的经验，使得初
始种群能够更好地适应当前问题的搜索空间特征，提高算法的收敛速度和精度。
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