多策略改进的混沌哈里斯鹰优化算法

来源：计算机工程与科学杂志2023年第9期北京时间：

作者：胡春安, 熊昱然

单位：江西理工大学信息工程学院,江西 赣州 341000

摘要：哈里斯鹰优化（HHO）算法是近期提出的一种元启发式算法，模拟了生物性的种群捕食调度。针对哈里斯鹰优化算法开发能力不足、种群多样性下降和容易陷入局部最优等缺点，提出了一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MHHO)。首先，在哈里斯鹰中引入混沌局部搜索策略，利用混沌映射的优点，围绕当前个体进行局部搜索，从而找到更好的个体，提高算法的开发能力。其次，为了增强种群多样性，提出了精英备选池策略。此外，通过对优势种群信息的采样来更好地引导种群进化方向，采用分布估计策略提高算法收敛效率。CEC2017测试实验结果表明，改进后的算法兼顾了收敛速度与全局搜索等能力，最后将算法用于求解工程约束问题，证明了改进后的算法的实用性。

关键词：哈里斯鹰优化算法,分布估计策略,混沌局部搜索,工程约束问题,

基金资助：国家重点研发计划(2018YFC1504705)；国家自然科学基金(41562019，11461031)