多目标优化算法之改进的哈里斯鹰算法（Matlab实现）

多目标优化算法之改进的哈里斯鹰算法（Matlab实现）

哈里斯鹰优化算法（Harris’ Hawk Optimization Algorithm，简称HHO）是一种受自然界中哈里斯鹰狩猎行为启发而发展起来的优化算法。它具有高效的全局搜索能力和较快的收敛速度，在解决多目标优化问题时表现出色。本文将介绍改进的哈里斯鹰算法的原理，并提供Matlab实现。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成初始种群，包含多个哈里斯鹰个体。
2. 评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值。
3. 确定领导者：选择适应度最好的个体作为领导者。
4. 运动模式：根据概率选择不同的运动模式，包括探索模式和开采模式。
   • 探索模式：个体根据一定的随机概率进行随机搜索，以扩大搜索空间。
   • 开采模式：个体向领导者的位置移动，以加速搜索收敛。
5. 更新个体位置：根据选择的运动模式，更新个体的位置。
6. 适应度更新：计算更新后个体的适应度值，并更新领导者。
7. 终止条件判断：根据预设的终止条件，判断是否满足停止迭代的条件，如果满足，则输出最优解；否则，返回步骤4。

Matlab实现：