多策略改进的混沌哈里斯鹰优化算法

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。