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⛄ 内容介绍
针对标准哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优,寻优精度不高和收敛速度不理想等不足,提出一种组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法(LTWHHO).在提高种群多样性方面用改进Logistic映射初始化,为平衡全局探索和局部开发提出非线性函数改进逃逸能量算子的线性递减参数,在全局探索阶段引入T分布策略来提高收敛速度和精度,在局部开发阶段引入自适应动态扰动机制来增强跳出局部最优能力.在实验中,通过9个标准测试函数,对比分析LTWHHO,HHO,GWO,WOA等算法,验证了对哈里斯鹰优化算法改进策略的有效性.组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法（LTWHHO）是一种优化算法，结合了多策略改进和自适应哈里斯鹰优化算法（HHO）的思想。以下是对LTWHHO的简要介绍：自适应哈里斯鹰优化算法（HHO）：HHO算法是一种基于自然界中鹰群捕食行为的优化算法。它模拟了鹰群中的捕食行为，通过追踪控制参数（鹰的位置和速度）来搜索最优解。多策略改进：LTWHHO通过引入多个策略来改进HHO算法的搜索能力。这些策略可以是不同的搜索算子、变异算子、交叉算子等，用于增加算法在搜索空间中的多样性和探索能力。组合策略：LTWHHO将多个策略进行组合，形成一个综合的搜索策略。这些策略可以同时使用，也可以根据特定条件或阶段进行动态切换，以在不同的搜索空间中找到更好的解。自适应机制：LTWHHO具有自适应机制，能够根据当前搜索状态和问题特性调整各个策略的权重和参数。这样可以使算法更好地适应不同的优化问题，并提高全局搜索能力和收敛速度。改进目标函数：LTWHHO还可以通过改进目标函数的形式来增加问题的可解性和优化效果。例如，引入约束函数、惩罚因子等，以处理约束优化问题或非光滑优化问题。总体而言，LTWHHO算法通过组合多个策略、引入自适应机制和改进目标函数，旨在提高优化算法的搜索效率和求解质量。它在解决复杂的优化问题时具有一定的优势，并可根据具体问题进行灵活调整和改进。
⛄ 部分代码
function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 起点for i=1:L-1 plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10) hold onendEx=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 终点
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]罗俊星.组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法[J].漳州职业技术学院学报, 2023, 25(1):84-90.
