基于混沌精英哈里斯鹰算法求解单目标优化问题

基于混沌精英哈里斯鹰算法求解单目标优化问题

混沌精英哈里斯鹰算法（Chaos-Embedded Harris’s Hawks Optimization，CEHHO）是一种用于解决单目标优化问题的自然启发式算法。它结合了混沌序列和哈里斯鹰优化算法的思想，能够有效地搜索解空间并找到较优解。本文将详细介绍CEHHO算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

CEHHO算法的主要步骤如下：

步骤1：初始化参数

• 设置种群大小（PopulationSize）
• 设置最大迭代次数（MaxIterations）
• 设置混沌序列初始值（ChaosInitValue）
• 设置混沌序列参数（ChaosParam）
• 设置哈里斯鹰优化算法参数（如扇形范围、搜索半径等）

步骤2：生成初始种群

• 随机生成PopulationSize个解作为初始种群

步骤3：计算适应度值

• 对于每个个体，计算其适应度值

步骤4：更新混沌序列

• 利用混沌序列生成随机数，用于后续步骤中的随机操作

步骤5：选择精英个体

• 从种群中选取适应度值最好的个体作为精英个体

步骤6：更新种群

• 根据哈里斯鹰优化算法的思想，更新种群中的个体位置
• 根据混沌序列生成的随机数进行随机操作，增加算法的随机性

步骤7：重复步骤3至步骤6，直到达到最大迭代次数</