樽海鞘优化算法 (Salp Swarm Algorithm, SSA) 虽然名称中提到的是“樽海鞘”，但实际上这个算法是基于群体智能的一种元启发式优化算法，它模拟了樽海鞘（Salps）在海洋中的游动和觅食行为，用于解决复杂的优化问题。 SSA的工作机制主要包括以下几个方面： 链式游动：模拟樽海鞘在海洋中形成链状结构进行集体游动，用于探索解空间。 觅食行为：通过模拟樽海鞘的觅食行为，促进算法的局部搜索能力。 动态调整：根据当前搜索状态动态调整搜索策略，平衡全局搜索和局部搜索。 优点包括： 强大的探索能力：SSA能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。
