1 算法介绍

哈里斯鹰算法（Harris Hawks Optimization，HHO），是由Ali Asghar Heidari和Seyedali Mirjalili于2019年提出的一种新型仿生智能优化算法。该算法模仿哈里斯鹰捕食特点，结合Lévy飞行（Lévy Flights）实现对复杂多维问题求解。研究表明该新型算法具有良好的性能。

在ＨＨＯ中，哈里斯鹰是候选解，猎物随迭代逼近最优解．ＨＨＯ算法包括两个阶段：全局探索阶段、局部开采阶段。

HHO算法的规则描述如下：

1）每次迭代前，判断是否越界并调整，更新猎物位置与适应度值；

2）在搜

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