锂离子电池等效电路模型的参数辨识方法对模型精度有较大的影响。针对缎蓝园丁鸟优化SBO（satin bowerbird optimization）算法收敛精度低和收敛速度慢的问题，提出一种改进的缎蓝园丁鸟优化ISBO（improved satin bowerbird optimization）算法。采用惯性权重、柯西变异、高斯变异和贪婪选择策略来提高ISBO算法的收敛精度，并利用标准测试函数对其收敛性能进行验证。结合电池充放电数据，将提出的ISBO算法用于锂离子电池等效电路模型的参数辨识。实验结果表明，与SBO和自适应权重粒子群优化算法相比，ISBO算法参数辨识精度较高且辨识精度不受电池工况的影响。