混合策略改进的哈里斯鹰优化算法

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布
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本文介绍了采用混合策略改进的哈里斯鹰优化算法，旨在解决原始算法可能陷入局部最优的问题。文章提供了MATLAB代码示例，详细阐述了算法的工作原理、参数设置、迭代过程中的探索、合作和突变行为，以增强算法的探索性、合作性和多样性，从而提高优化性能。

在本文中，我将介绍一种名为混合策略改进的哈里斯鹰优化算法（Harris’s Hawk Optimization Algorithm with Hybrid Strategies）。我将提供相应的MATLAB代码，并详细解释算法的工作原理和实现细节。

哈里斯鹰优化算法（Harris’s Hawk Optimization Algorithm）是一种基于鹰的捕食行为而设计的优化算法。它模拟了鹰群中的竞争和合作行为，通过迭代搜索的方式来优化问题的解。然而，原始的哈里斯鹰优化算法存在一些局限性，可能会陷入局部最优解。为了克服这些问题，我们引入了混合策略来改进算法的性能。

以下是混合策略改进的哈里斯鹰优化算法的MATLAB代码：

% 参数设置
N = 20; % 鹰的数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
lb =
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哈里斯鹰优化算法（HHO）附代码
qq_45955094的博客
09-04 8140
文章目录1 算法介绍2 算法模型2.1. 全局探索阶段2.2. 过渡阶段2.3. 局部开采阶段3 实现步骤4 MATLAB代码实现HHO算法4.1. main.m4.2. 运行结果 1 算法介绍 哈里斯鹰算法（Harris Hawks Optimization，HHO），是由Ali Asghar Heidari和Seyedali Mirjalili于2019年提出的一种新型仿生智能优化算法。该算法模仿哈里斯鹰捕食特点，结合Lévy飞行（Lévy Flights）实现对复杂多维问题求解。研究表明该新型算法具有
哈里斯鹰优化算法初步了解笔记 1
H_Qian的博客
10-04 2147
随着机器学习和人工智能的发展，其中出现的很多显示问题通常具有连续、离散、有约束或无约束的特性。然而对于这些问题中的特性，传统的数学方法，如共轭梯度法、拟牛顿法等都很难解决这类问题。 因此，元启发式算法因为它们简单和易于实现的特点，被设计并作为求解器来解决这些问题。然而，大多元启发式算法共有的缺点就是，它们常常对用户定义参数的调优表现出微妙的敏感性；另一个缺点是元启发式算法可能并不总是收敛到全局最优。 元启发式算法有两种类型;基于单解的(如模拟退火)和基于种群的(如遗传算法)。顾名思义，前者在优化阶段只处
哈里斯鹰优化算法学习笔记2
H_Qian的博客
10-09 3596
哈里斯鹰是一种著名的猛禽，其独特之处在于它与生活在同一稳定群体中的其他家庭成员一起进行独特的合作觅食活动，而其他猛禽通常独自攻击，发现和捕获猎物。哈里斯鹰捕捉猎物的主要策略是“突袭”，也被称为“七杀”策略。在这种聪明的策略中，几只鹰试图从不同的方向进行合作攻击，同时聚集在被发现的正在掩体外逃跑的兔子身上。攻击可以在几秒钟内迅速完成，捕获受惊的猎物，但偶尔，考虑到猎物的逃跑能力和行为，七杀可能包括几分钟内在猎物附近多次短距离快速俯冲。哈里斯鹰会根据环境的动态性质和猎物的逃跑模式表现出各种各样的追逐风格。 1
哈里斯鹰优化算法及其原文
09-02
分享了哈里斯鹰优化算法的源代码及原文，亲测有效，欲求更多算法可进入空间查看
MATLAB群智能开源第二十期-哈里斯鹰优化算法
移步公众号获取
04-12 3460
1 写在前面 该系列为基础群智能优化算法，欢迎私信一起交流问题，更多的改进算法可查看往期的推文。有问题或者需要其他建议的话，非常欢迎后台私信交流，共同进步，如若出现违反学术道德的情况与本博客以及作者无关，所有资料仅做参考。 推文相关代码后台回复关键词获取，代码本身不值钱，值钱的是思想。 2 算法基本原理 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization，HHO）是Heidari等于2019年提出的一种新型群智能算法，该算法源于哈里斯鹰（又名栗翅鹰）捕食时的群体协作行为。整个寻
【智能算法改进】融合多策略改进的哈里斯鹰优化算法
Logic_9527的博客
07-14 1512
HHO原更新方式过于依赖当前种群,不能确保完整地搜索到最优解空间区域。[1] 曹泽轩,王晓峰,谢志新,等.融合多策略改进的哈里斯鹰优化算法[J].郑州大学学报(理学版),2023,55(06):22-28.在 HHO 算法迭代后期,多个个体容易聚集,导致陷入局部最优的风险增大。
混合策略改进的哈里斯鹰优化算法-附代码
Jack旭的博客
06-24 1143
摘要： 针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易陷入局部最优空间等局限性，提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法。采用精英混沌反向学习策略初始化种群，增加初始种群多样性和精英个体数量，提高算法收敛性能；利用引入动态自适应权重的逃逸能量非线性递减策略替代哈里斯鹰算法的线性递减机制，提高算法全局探索和局部开发行为的平衡能力；采用拉普拉斯交叉算子策略生成适应度更高的新个体，提高算法抗停滞能力。
基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法-附代码
Jack旭的博客
06-24 1276
摘要：针对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法(HSHHO).首先,在种群初始化阶段引入Sobol序列,生成均匀分布的种群,提高种群的多样性,有利于提高算法的收敛速度;其次,引入limit阈值,令算法在一定迭代次数没有获得更优值后执行全局探索操作,提高算法跳出局部最优解的能力,改善HHO在迭代后期只执行开发阶段而易陷入局部最优的缺陷;最后,提出一种动态的反向学习机制,提高算法的收敛精度以及跳出局部最优的能力.
一种改进的混合阿奎拉鹰和哈里斯鹰优化算法
心升明月的博客
09-20 2528
将AO的全局探索阶段和HHO的局部开发阶段结合起来，充分发挥这两种算法的优势，以保留算法的全局搜索能力、较快的收敛速度和跳出局部最优解的能力。同时，采用非线性逃逸能量机制控制算法从探索到开发的过渡，在后续迭代中保留全局探索的可能。早期主要进行全局搜索，后期主要进行局部搜索，保留全局搜索的可能性，如图1(b)所示。在迭代早期快速下降，这控制了算法的全局搜索能力，在迭代中期变化缓慢。还平衡了全局和局部搜索性能，并在迭代的后期迅速减少，以加强局部搜索。在原始的HHO算法中，逃逸能量。表示随机反向学习的解，
【优化求解】基于改进哈里斯鹰优化算法IHHO的危化品溯源定位-泄漏源定位算法附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-22 839
危化品泄漏事故一旦发生，会造成巨大的经济损失和人员伤亡。快速准确地定位泄漏源是及时处置事故的关键。近年来，基于优化算法的泄漏源定位方法因其效率高、精度高等特点而受到广泛关注。本文提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法（IHHO）的危化品溯源定位-泄漏源定位算法。该算法通过引入自适应惯性权重和交叉学习策略，提高了哈里斯鹰优化算法的全局搜索能力和局部搜索能力，进而提高了泄漏源定位的精度和效率。本文还给出了算法的Matlab代码实现，并通过仿真实验验证了算法的有效性。
Python实现基于HPHHO-CNN-BiLSTM-Attention多策略混合改进哈里斯鹰算法（HPHHO）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含完整的程
06-25
内容概要：本文档详细介绍了基于多策略混合改进哈里斯鹰算法（HPHHO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制（CNN-BiLSTM-Attention）进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对高维、多变量且复杂的...
MATLAB实现基于HPHHO-CNN-BiLSTM-Attention多策略混合改进哈里斯鹰算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络-SE注意力机制的多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代
04-15
内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的多变量时序预测项目，该项目利用HPHHO（混合哈里斯鹰优化算法）优化卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和SE注意力机制（Attention）。项目旨在解决...
【深度学习与优化算法】项目介绍 Python实现基于HPHHO-CNN-BiLSTM-Attention多策略混合改进哈里斯鹰算法（HPHHO）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时
08-11
内容概要：本文档详细介绍了基于多策略混合改进哈里斯鹰算法（HPHHO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量时序预测项目。该项目旨在提升多变量时序预测的精度，通过融合CNN提取局部...
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
最新发布
布心老混子
12-02 205
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 272
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1536
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
神仙别闹的自留地
12-02 220
目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 250
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
垃圾回收算法有哪些
qq_41882808的博客
12-01 919
基础算法是“工具”，分代回收是“策略”—— 复制算法快、无碎片但费内存（适合年轻代）；标记-清除高效但有碎片（适合老年代日常）；标记-整理无碎片但慢（适合老年代碎片清理）；分代回收则是把这些工具组合起来，适配不同区域的对象特性，实现整体 GC 最优。
哈里斯鹰优化算法源码包解析与实现
哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, 简称HHO）是一种基于自然界中哈里斯鹰捕猎行为的元启发式智能优化算法，由Ali Asghar Heidari等人于2019年提出。该算法模拟了哈里斯鹰在捕猎过程中展现出的群体协作、...
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