为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于 Circle 混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA)。该算法为了增强麻雀种 群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局 搜索能力,跳出局部最优。同时选取15 个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明:与原始的SSA、蜉蝣算法(mayfly algorithm, MA)、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和 灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强 等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]