针对麻雀搜索算法收敛速度慢、难以跳出局部最优等问题，提出一种基于t分布变异的改进麻雀搜索算法。在更新麻雀种群加入者位置后，引入自适应t分布变异，对加入者位置产生扰动，避免陷入局部最优，增强算法性能；通过比较灰狼优化算法、飞蛾火焰优化算法和原始麻雀搜索算法，在6个基准函数上进行仿真实验。实验结果和Wilcoxon符号秩检验结果都表明所提出的改进麻雀搜索算法的收敛精度与速度均优于其他算法，达到提高算法收敛速度，增强算法跳出局部极值能力的效果。
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