针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题，对金豺优化算法作了改进。利用Cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群，利用单纯形法优化较差个体，改进了收敛因子，引入自适应权重的方式更新位置，引入个体记忆方法加快其收敛速度并采用高斯变异优化最优解。通过对8个基准测试函数进行仿真实验，与MFO算法、MVO算法、GWO算法、SCA算法进行比较，证明了经改进的GJO算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。