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摘要
哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是2019年提出的群智能算法.HHO算法具有其优点,但还存在一些问题,如探索能力和开发能力平衡性不足等,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略来解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力,此外,协同量子化策略的加入在迭代前期避免算法陷入局部极值,在迭代后期提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法大大提高了最优解的收敛速度与寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.
- 出版日期2023
- 单位昆明理工大学; 自动化学院
