基于方形邻域和随机数组的哈里斯鹰优化算法

摘要：

针对哈里斯鹰优化算法探索能力和开发能力不平衡的问题,通过设置一种多子群方形邻域拓扑结构引导各子群内的个体可以纵横双向随机觅食.为了避免局部最优,通过设置固定置换概率,加强各个子群个体的信息交流,使子群内个体依照随机数组与其他子群的相应个体进行置换.在子群内部,基于历史进化信息进行HHO算法中的算子选择,以更好地利用现有问题领域的信息.利用可变维度基准函数与各种智能优化算法及其改进方法进行跨文献对比,结果表明改进方法在收敛精度、寻优能力上明显高于原始算法和对比文献,且具有较好的鲁棒性,适合推广至实际的优化问题之中.

关键词：哈里斯鹰优化算法、多子群结构、方形邻域、随机数组、跨种群信息交换、全局最优

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金19BJL068

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2467-2476