基于哈里斯鹰算法（HHO）求解最优目标的Matlab源码

基于哈里斯鹰算法（HHO）求解最优目标的Matlab源码

哈里斯鹰算法（Harris’ Hawks Optimization，简称HHO）是一种基于鹰的行为模式的优化算法，它模拟了鹰群中鹰之间的捕食行为。本文将介绍如何使用Matlab实现HHO算法，并通过一个示例问题来展示它的应用。

首先，让我们来看一下HHO算法的基本思想和步骤：

1. 初始化鹰的位置和速度。
2. 计算每只鹰的适应度值，根据适应度值对鹰进行排序。
3. 根据排序结果，更新鹰的位置和速度。
4. 检查更新后的位置是否超出了搜索空间的边界，如果超出则进行修正。
5. 判断终止条件是否满足，如果满足则输出最优解，否则返回步骤2。

接下来，我们将通过一个简单的优化问题来演示HHO算法的应用。假设我们要寻找函数 f(x) = x^2 的最小值，其中 x 的取值范围为 [-10, 10]。

下面是基于Matlab实现的HHO算法源码：

% HHO Algorithm to solve the optimization problem

% 参数设置
maxIter = 100;