【HHO】哈里斯鹰优化算法(Harris-hawks Optimization,HHO)理论分析与matlab性能仿真

目录

一、HHO哈里斯鹰优化理论简介

1.1、哈里斯鹰优化算法理论基础

1.2、哈里斯鹰优化算法数学模型

1.2.1 探索阶段

1.2.2 探索到开发转换

1.2.3 开发阶段

二、使用matlab实现HHO优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

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一、HHO哈里斯鹰优化理论简介

HHO算法，即哈里斯鹰优化算法（Harris's Hawk Optimization），是一种元启发式算法，它受到哈里斯鹰的协作觅食行为的启发。这种算法在搜索阶段和开发阶段之间切换，以适应环境的不断变化和猎物的逃跑模式。

1.1、哈里斯鹰优化算法理论基础

      哈里斯鹰优化算法的灵感来源于自然界中哈里斯鹰的协作觅食行为。哈里斯鹰在捕猎时，会采用一种被称为"突然袭击"的策略，即几只老鹰从不同的方向协同攻击，同时汇聚到一只被发现逃跑的兔子身上。攻击可以在几秒内捕获受惊的猎物。如果猎物逃跑，哈里斯鹰可以快速潜入猎物附近，根据环境的变化性质和猎物的逃跑模式，表现出多种追逐方式。

1.2、哈里斯鹰优化算法数学模型