针对麻雀搜索算法在寻优过程中容易陷入局部最优、依赖种群初始化等缺陷，提出一种改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法（ATSSA）。引入Bernoulli混沌映射来获得高质量的初始种群；受鱼鹰优化算法中鱼鹰捕鱼方式的启发，改进发现者搜索机制，使发现者在寻优过程中表现出更大的灵活性，从而增强算法的勘探能力；根据概率引入自适应t分布算子进行扰动，以提升算法的收敛速度；采用黄金正弦策略来改变警觉者位置，提高算法的收敛能力。在14个基准函数上进行测试并进行Wilcoxon秩和检验来验证算法的性能。研究结果表明，ATSSA具有良好的寻优效果和鲁棒性。