sfejojno的博客

同样，GRU也存在一定可进行优化选择的超参数，若采取经验法或试错法，则有不能获取最优取值组合、时间成本高等问题。优化算法通过对超参数组合的随机生成与更新，能够更快速地获取优解，不失为一种应用方法。前面的文章中KAU已经介绍过很多种优化算法及其改进策略，本文中我也会应用这些算法优化GRU。

前面的文章里卡卡介绍了哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO).HHO是 Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法，设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格，具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点，在许多工程领域得到广泛的应用。

测试函数为F9在MATLAB中执行程序结果如下：在Python中执行程序结果如下：哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization , HHO)是 Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法，设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格，算法的寻优过程包括探索、探索与开发转换和开发三个阶段。具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点。在数值和工程优化、图像识别、故障诊断、电网优化设计、等工程领域得到广泛的应用。