麻雀搜索算法（SSA）是一种基于混沌搜索的优化算法，在解决复杂问题上具有较好的性能。本文将
对 SSA 算法进行复现，并改进了 Tent 混沌初始化、Tent 混沌扰动和高斯扰动策略，形成了一种改
进的混沌搜索算法——CSSA。
首先，本文将详细介绍改进算法的实现细节。改进的 CSSA 算法在初始化阶段对 Tent 混沌进行了优
化，使其具备更好的初始化能力。并在混沌扰动和探索阶段引入了高斯扰动，以增强算法的全局搜索
能力。这些改进使得 CSSA 算法在解决复杂问题时更加高效准确。
接下来，本文将介绍 23 个基准测试函数。这些测试函数是常用于评估优化算法性能的标准问题，涵
盖了不同的复杂度和特征。通过在这些测试函数上对 CSSA 算法的性能进行测试和分析，可以评估算
法在不同问题上的适用性和准确性。
在改进策略画图分析部分，本文将通过具体案例展示 CSSA 算法的搜索过程。通过对搜索过程中的损
失函数变化曲线和最优解的收敛情况进行分析，可以验证 CSSA 算法在不同问题上的优化能力。
此外，本文还将介绍三种混沌图分析方法。这些分析方法可以帮助我们更好地理解混沌搜索算法的特
性和行为，从而进一步优化算法的性能和稳定性。
最后，本文将对 CSSA 算法与 SSA 算法进行对比分析。通过对比两种算法在不同测试函数上的性能差
异，可以直观地展示 CSSA 算法相对于传统 SSA 算法的优势和改进之处。
总之，本文通过复现麻雀搜索算法（SSA）并进行改进，提出了一种改进的混沌搜索算法——CSSA。通
过对改进算法的实现、基准测试函数、改进策略画图分析、混沌图分析以及与 SSA 算法的对比，全面
展示了 CSSA 算法的性能和优势。该算法的代码质量高，注释清晰易懂，适合新手学习和理解。相信
本文的内容将对程序员社区的读者们提供有价值的技术分析，并为他们在解决复杂问题时提供了一种
有效的优化算法。
