【摘 要】
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针对传统麻雀搜索算法在算法搜索后期种群多样性减少，导致收敛精度不足与易陷入局部最优解等问题，提出一种改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm， ISSA），并应用于路径规划问题。首先在种群初始化阶段，引入改进Logistics混沌使得种群分布更为均匀，增加算法的全局搜索能力；而后引入自适应惯性权重，提高算法的灵活性同时保障收敛精度；最后融合对位差分进化策
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62003288）资助； 湖南省自科基金项目（2020JJ5553）资助； 教育厅优秀青年项目（21B0124）资助； 湖南省创新平台与人才计划项目（2021RC2095）资助；
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针对传统麻雀搜索算法在算法搜索后期种群多样性减少，导致收敛精度不足与易陷入局部最优解等问题，提出一种改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm， ISSA），并应用于路径规划问题。首先在种群初始化阶段，引入改进Logistics混沌使得种群分布更为均匀，增加算法的全局搜索能力；而后引入自适应惯性权重，提高算法的灵活性同时保障收敛精度；最后融合对位差分进化策略和柯西变异算子，对当前的最优解进行交叉变异，进一步丰富种群，从而增强麻雀搜索算法跳出局部最优解的能力。在8个不同特征的基准测试函数上进行性能测试，测试结果表明ISSA具有更优的收敛速度、收敛精度和鲁棒性，说明了改进策略的可行性。在栅格地图的路径规划仿真实验中，验证了ISSA在路径规划问题上具有优越性和稳定性。
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