SCSSA通过融合正余弦和柯西变异，显著提升了SSA的性能。在机器人路径规划中，SCSSA不仅能够快速找到最优路径，还能在动态环境中保持较高的鲁棒性。未来，我们可以进一步探索SCSSA在更多复杂场景中的应用，如多机器人协作、动态障碍物规避等。总之，群智能算法在机器人路径规划中的应用前景广阔，SCSSA的改进为我们提供了一种新的思路。希望未来的研究能够进一步推动这一领域的技术发展。