基于集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法求解单目标优化问题

基于集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法求解单目标优化问题

在本文中，我们将介绍一种基于集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法（Harris’ Hawks Optimization Algorithm with Integrated Normal Cloud and Dynamic Perturbation，简称HHO-INCDP）来解决单目标优化问题。我们将提供相应的MATLAB代码，并详细解释算法的步骤和实现细节。

算法步骤如下：

步骤1：初始化算法参数
首先，我们需要初始化算法的参数。这些参数包括种群大小（population_size）、最大迭代次数（max_iterations）、哈里斯鹰的感知范围（r）和动态扰动的幅度（alpha）。你可以根据具体问题的要求来设置这些参数。

population_size = 30;
max_iterations = 100;
r = 0.8;</