基于组合多策略改进的自适应哈里斯鹰算法求解单目标优化问题 CEHHO 附 MATLAB 代码

基于组合多策略改进的自适应哈里斯鹰算法求解单目标优化问题 CEHHO 附 MATLAB 代码

自适应哈里斯鹰算法（Adaptive Harris’s Hawks Optimization, AHHO）是一种启发式优化算法，灵感来源于哈里斯鹰觅食的行为。它模拟了哈里斯鹰群体中的追捕和竞争策略，用于解决单目标优化问题。在本文中，我们将介绍基于组合多策略改进的自适应哈里斯鹰算法（CEHHO），并提供相应的 MATLAB 代码。

CEHHO 算法的核心思想是通过组合多个策略来提高算法的搜索性能。该算法由以下步骤组成：

1. 初始化参数：

   • 设定种群大小（Population Size）为 N。
   • 设定最大迭代次数（Max Iterations）为 MaxIter。
   • 初始化种群中每个个体的位置和速度。

2. 计算适应度值：

   • 根据问题的特定目标函数，计算种群中每个个体的适应度值。

3. 确定领导者鹰（Leader Eagle）：

   • 根据适应度值，选择适应度最好的个体作为领导者鹰。

4. 追捕策略：

   • 对于每个个体，根据领导者鹰的位置和速度，更新个体的速度和位置。

5. 竞争策略：

   • 对于每个个体，与其他个体进行竞争。如果个体的适应度值较差，则根据竞争策略更新个体的速度和位置。