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前言
自适应螺旋飞行麻雀搜索算法（ASFSSA）是一种基于群体智能的优化算法，旨在解决单目标优化问题。 该算法受到麻雀在飞行过程中的行为启发，特别是麻雀在寻找食物时采用的螺旋飞行方式，这种飞行路径具有一定的随机性和自适应性。ASFSSA通过模拟麻雀的飞行行为来搜索最优解。
ASFSSA算法在麻雀搜索算法（SSA）的基础上进行了改进，主要引入了以下几个策略：
混沌映射策略：采用Tent混沌映射对麻雀算法的粒子进行初始化，以提高种群的初始化和算法的可控性。
自适应加权策略：引入自适应权重，提高发现者个体位置的质量，加快收敛速度，并通过不同的引导模式和时间的动态调整，提高算法的搜索灵活性。
莱维飞行策略：在发现者位置更新后，采用莱维飞行策略，平衡搜索方法，提高解的质量4。
可变螺旋搜索策略：参考鲸鱼算法，通过改变螺旋搜索因子，动态调整螺旋搜索策略，提升算法的搜索效率。
通过这些改进策略，ASFSSA算法在解决单目标优化问题时