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基于改进哈里斯鹰优化算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划
1
作者 范超杰 熊涛 +2 位作者 齐淑林 李浩 李自成 《机床与液压》 北大核心 2025年第11期10-18,共9页
高铁车内阻尼涂料喷涂覆盖全车身,车内结构复杂、喷涂面积大,机器人喷涂轨迹规划所需的时间长。为了提高高铁车内机器人喷涂效率,在3-5-3次多项式插值的基础上,确定时间最优的目标函数与约束条件,引入非线性能量衰减策略对哈里斯鹰优化(... 高铁车内阻尼涂料喷涂覆盖全车身,车内结构复杂、喷涂面积大,机器人喷涂轨迹规划所需的时间长。为了提高高铁车内机器人喷涂效率,在3-5-3次多项式插值的基础上,确定时间最优的目标函数与约束条件,引入非线性能量衰减策略对哈里斯鹰优化(HHO)算法进行改进,提出一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划方法。选取6-DOF机器人进行仿真分析,分别对比了粒子群优化(PSO)算法、HHO算法和IHHO算法的收敛性、机器人关节变化和执行器末端轨迹。模拟高铁车身内侧搭建机器人喷涂实验平台,导入上述3种优化算法进行验证。仿真与实验结果表明,IHHO算法的最优时间与计算时间相比PSO和HHO分别缩短26.29%、14.74%和30.16%、17.86%,优化得到的机器人关节角度、角速度和角加速度曲线平滑、无突变;IHHO算法的喷涂时间相比PSO和HHO分别缩短了23.54%和13.23%,且喷涂时间稳定性最优。 展开更多
关键词 改进哈里斯鹰优化算法 3-5-3次多项式插值 时间最优轨迹规划 喷涂机器人
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基于信噪比的学习型哈里斯鹰优化算法
2
作者 张林 沈佳颖 +1 位作者 胡传陆 朱东林 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2360-2373,共14页
针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在种群学习性与适应性不足的问题,提出一种基于信噪比的学习型哈里斯鹰优化(SLHHO)算法。该算法通过引入信噪比的概念来判断个体的位置信息,设计了一种协调学习策略,可以更合理地更新种群内个体的位置,进而... 针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在种群学习性与适应性不足的问题,提出一种基于信噪比的学习型哈里斯鹰优化(SLHHO)算法。该算法通过引入信噪比的概念来判断个体的位置信息,设计了一种协调学习策略,可以更合理地更新种群内个体的位置,进而对逃逸距离重新设计,提升了算法的适应与寻优能力。以12个基准函数为标准,将所提算法与哈里斯鹰算法的变体及其他算法进行性能测试,并在时间复杂度、多样性、探索与开发等评价指标中进行对比分析,结果显示,SLHHO算法具有较强的竞争力与可行性,在压力容器设计问题中,验证了SLHHO算法的实用性。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化 信噪比 协调学习 逃逸距离 基准函数
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基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究 被引量：4
3
作者 胡啸 张呈越 +2 位作者 卞炜 王健安 董朋涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期591-600,共10页
针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提... 针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。 展开更多
关键词 路径规划 改进哈里斯鹰优化算法 动态窗口法 实时避障
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基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法
4
作者 夏小刚 彭嘉超 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期93-104,M0008,共13页
针对哈里斯鹰优化算法(HHO)收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法(SCNHHO)。首先,采用佳点集策略对种群进行初始化,使种群分布更均匀,提高算法收敛速度和精度;其次,在探索阶段引入正余弦策略... 针对哈里斯鹰优化算法(HHO)收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法(SCNHHO)。首先,采用佳点集策略对种群进行初始化,使种群分布更均匀,提高算法收敛速度和精度;其次,在探索阶段引入正余弦策略,利用正余弦函数的震荡特性扩大搜索范围,寻求更多潜在的优质解;最后,在开发阶段引入非线性参数来平衡探索与开发,避免算法陷入局部最优。针对不同维度的基准测试函数进行性能测试,结合Wilcoxon秩和检验与Friedman检验的结果,将该算法与其他5个对比算法进行分析。结果表明,改进算法性能较原始HHO算法有较大提升,并且优于斑马优化算法(ZOA)、鲸鱼优化算法(WOA)和2种哈里斯鹰算法的变体(MHHO和IHHO),验证了改进策略的有效性。最后通过三杆桁架设计问题进一步验证了SCNHHO的实用性。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 佳点集策略 正余弦函数 非线性参数 Wilcoxon秩和检验 基准测试函数
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递进式融合多策略的改进哈里斯鹰优化算法 被引量：4
5
作者 丁鑫 郭云川 +3 位作者 张长胜 钱斌 张家洪 胡蓉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期2126-2136,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优、全局探索性能与局部开发能力不平衡等缺点,提出递进式融合多策略的改进哈里斯鹰优化算法(IHHO).首先,调整随机游走机制的位置更新方程以实现小范围优质勘探,提升该机制有效性,加强算法局部开... 针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优、全局探索性能与局部开发能力不平衡等缺点,提出递进式融合多策略的改进哈里斯鹰优化算法(IHHO).首先,调整随机游走机制的位置更新方程以实现小范围优质勘探,提升该机制有效性,加强算法局部开发能力;其次,采用S型自适应能量控制因子,使算法能根据搜索进程合理调控捕猎行为,修正寻优模型;最后,融入定点重组与诱变策略,既保证种群优良基因集中于某一个体,又丰富种群多样性,算法局部寻优性能和局部极值规避能力并进增强.实验表明,所提改进方法以递进式提升算法性能,经耦合叠加效应后所得IHHO的搜索精度高、收敛速度快,并且具有较强实用性. 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法(HHO) 融合多策略 位置更新方程 能量控制因子 定点重组与诱变策略
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融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法 被引量：4
6
作者 宋美佳 贾鹤鸣 +1 位作者 林志兴 刘庆鑫 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期738-748,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Cir... 针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Circle混沌映射,提高初始化种群多样性和种群位置质量;其次,引入Sigmoid非线性收敛因子,平衡全局探索和局部开发能力;最后,针对HHO算法易陷入局部最优问题,提出变异准反射学习(quasi-reflection-based learning,QRBL)策略,提高种群活力,进一步提高算法局部收敛能力。仿真实验采用13个标准测试函数和1个经典工程问题对改进算法进行测试,结果表明改进算法收敛精度、收敛速度均有较大提高,适用于解决实际问题。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 非线性收敛因子 准反射学习 准反向学习 混沌映射 工程问题 元启发算法 群智能
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基于改进哈里斯鹰优化算法的光谱特征波段选择模型研究 被引量：5
7
作者 鲍浩 张艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期148-157,共10页
特征波段选择是近红外光谱分析的关键步骤之一,有效的特征波段选择能提高建模效率与模型性能。传统的特征波段选择算法存在运行时间长、选择特征冗余的缺陷,在实际工程应用中难以达到期望的效果。哈里斯鹰优化(HHO)算法具有原理简单、... 特征波段选择是近红外光谱分析的关键步骤之一,有效的特征波段选择能提高建模效率与模型性能。传统的特征波段选择算法存在运行时间长、选择特征冗余的缺陷,在实际工程应用中难以达到期望的效果。哈里斯鹰优化(HHO)算法具有原理简单、参数少的优点,但同时也存在收敛精度低且易陷入局部最优的不足。在HHO算法的基础上提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的近红外光谱特征波段选择模型。针对HHO算法只能用于求解连续空间的优化问题,采用离散化策略对HHO算法进行修正,使其能求解离散形式的特征波段选择问题;考虑到HHO算法初始种群的质量差,使用混沌映射、反向学习提高初始种群的质量,以增强算法的全局探索能力;由于HHO算法在局部搜索时的收敛精度低,提出了新的猎物能量衰减模型与跳跃策略,以进一步增强算法在局部搜索时的寻优能力;为避免算法在寻优过程中落入局部最优,借鉴了遗传算法的变异方式对HHO算法进行扰动。使用竞争性自适应重加权采样法(CARS)、连续投影算法(SPA)、粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)、 HHO算法与IHHO算法进行比较,并以4个定性分析近红外光谱数据集与2个定量分析近红外光谱数据集分别建立了支持向量机(SVM)识别模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型。在定性分析实验中,IHHO算法得到的平均准确率相对于全波段时分别提高了0.83%、 9.55%、 17.65%以及0%,平均特征波段数仅占全波段的9.97%、 2.59%、 1.36%以及0.59%。在定量分析实验中,IHHO算法得到的平均决定系数分别较全波段提高了10.57%、 1.47%、 4.41%、 3.66%以及3.06%,平均均方根误差分别较全波段较低了0.162、 1.266 3、 1.868、 1.869 4以及0.408 4,平均特征波段数仅占全波段的9.24%、 10.53%、 6.54%、 6.91%以及7.14%。实验结果表明,IHHO算法在选择特征波段时能够去冗余,针对性选择最重要的特征波段,其性能均优于比较的几种算法。IHHO算法具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 近红外光谱分析 特征波段选择 哈里斯鹰优化算法 支持向量机 偏最小二乘回归
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基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法 被引量：4
8
作者 闫晓斌 方洋旺 彭维仕 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2636-2645,共10页
针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升... 针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升算法收敛性能,将超出区间的种群个体位置更新为猎物位置;采用自适应高斯变异策略提高算法多样性和Pareto前沿种群粒子的均匀性。仿真结果表明:所提算法在求解多目标优化问题时,与多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标灰狼算法(MOGWO)和多目标哈里斯鹰优化算法(MOHHO)比较,寻优精度增加了8.02%~51.34%,收敛速度增加了16.67%~40.74%,显著提升了所提算法的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 多目标优化 群智能 哈里斯鹰优化算法 高斯变异 网格划分
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基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法 被引量：4
9
作者 李雨恒 高尚 孟祥宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期363-373,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法(EHHO)。首先,引入精英反向学习,以精英中心为对称中心进行反向学习来优化种群结构,增强算法跳出局部最优的能力;其次,引入精... 针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法(EHHO)。首先,引入精英反向学习,以精英中心为对称中心进行反向学习来优化种群结构,增强算法跳出局部最优的能力;其次,引入精英演化策略,以精英个体为主体进行基于高斯随机突变的演化来提升种群质量,加快算法收敛速度;最后,引入自适应机制,动态调整精英演化策略中2种演化方式的选择概率,以提升算法稳定性。为验证改进算法的有效性,选取15个基准函数进行仿真实验。实验结果表明,改进算法在寻优性能和鲁棒性上均有明显提升,在优化算法中具有一定竞争力。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 精英反向学习 精英演化策略 高斯随机突变 自适应机制
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一种基于疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法
10
作者 王振宇 王磊 刘茂晨 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1791-1799,共9页
针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代... 针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代进自适应惯性权重中,增强并平衡研究过程中关于搜索的问题,包括了全局搜索以及局部搜索。使用统计分析、收敛速度分析、经典基准函数评估改进哈里斯鹰优化算法的效率。结果表明:改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时寻优精度和收敛速度也比原始算法有所增强。在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能,适合推广至实际的优化问题中。 展开更多
关键词 混沌映射 疯狂算子 惯性权重 哈里斯鹰优化算法 函数优化
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基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法
11
作者 杨翔宇 高博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期129-133,共5页
为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局... 为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。同时,采用自适应惯性权重和非线性能量递减因子动态地调整算法的探索和开发能力。另外,引入改进的自适应t分布变异对最优位置进行变异,以增强算法跳出局部最优解的能力。改进算法在维持种群多样性的同时,提升了收敛速度、全局搜索能力和收敛精度。在12个基准测试函数上的对比实验中,与群体智能算法相比,所提算法均获得了最高的收敛精度;而且,在基准测试函数实验中,验证了单个改进策略的有效性以及多个策略组合使用相较于单策略使用的优越性。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 折射反向学习 自适应策略 非线性能量递减策略 基准测试函数
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基于改进哈里斯鹰优化算法的TDOA定位 被引量：45
12
作者 马一鸣 石志东 +2 位作者 赵康 贡常磊 单联海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期179-184,共6页
针对室内到达时差(TDOA)定位的非线性方程求解问题,提出一种改进的哈里斯鹰优化定位算法,在提升原算法性能的基础上保留其寻优机制。对基于最大似然估计的适应度函数进行改进,在优化过程中达到更优的适应度值,从而提高算法的寻优精度。... 针对室内到达时差(TDOA)定位的非线性方程求解问题,提出一种改进的哈里斯鹰优化定位算法,在提升原算法性能的基础上保留其寻优机制。对基于最大似然估计的适应度函数进行改进,在优化过程中达到更优的适应度值,从而提高算法的寻优精度。同时在初始种群位置中引入初始解,以减少不必要的全局搜索,在不影响种群多样性的前提下提高算法的收敛速度。仿真结果表明,与DHHO/M、EWOA、IALOT和CSSA算法相比,该算法具有更高的定位精度和收敛速度。 展开更多
关键词 室内定位 到达时差 智能优化算法 哈里斯鹰优化算法 适应度函数
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基于趋化校正的哈里斯鹰优化算法 被引量：8
13
作者 朱诚 潘旭华 张勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1186-1193,共8页
针对哈里斯鹰优化(HHO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进HHO算法,即基于趋化校正(CC)的哈里斯鹰优化(CC-HHO)算法。首先,通过计算最优解下降率和变化权重来识别收敛曲线的状态;其次,将细菌觅食优化(BFO)算法的CC机... 针对哈里斯鹰优化(HHO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进HHO算法,即基于趋化校正(CC)的哈里斯鹰优化(CC-HHO)算法。首先,通过计算最优解下降率和变化权重来识别收敛曲线的状态;其次,将细菌觅食优化(BFO)算法的CC机制引入局部搜索阶段来提高寻优的精确性;再次,将生物在运动时的能量消耗规律融入逃逸能量因子和跳跃距离的更新过程中,从而更好地平衡算法的探索与开发;然后,对最优解和次优解的不同组合进行精英选择来拓展算法全局搜索的广泛性;最后,当搜索陷入局部最优时,通过对逃逸能量施加扰动来实现强制跳出。通过10个基准函数对改进算法的性能进行测试,结果显示CC-HHO算法对单峰函数的搜索精度比引力搜索算法(GSA)、粒子群优化(PSO)算法、鲸优化算法(WOA)以及另外4种改进的HHO算法提升超过10个数量级;对多峰函数也有超过1个数量级的优势;在保证搜索稳定性平均提升超过10%的前提下,所提算法的收敛速度明显优于上述几种优化算法,收敛趋势更加明显。实验结果表明,CC-HHO算法有效地提高了原算法的搜索效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 群智能优化 哈里斯鹰优化 趋化校正 精英选择 逃逸能量因子
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二进制哈里斯鹰优化及其特征选择算法 被引量：8
14
作者 孙林 李梦梦 徐久成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期277-291,共15页
针对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法在探索阶段仅使用随机策略初始种群,致使种群多样性下降,控制开发和探索过程中的线性变化的逃逸能量,在迭代后期易陷入局部最优等问题,提出了二进制HHO及其元启发式特征选择算法。首... 针对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法在探索阶段仅使用随机策略初始种群,致使种群多样性下降,控制开发和探索过程中的线性变化的逃逸能量,在迭代后期易陷入局部最优等问题,提出了二进制HHO及其元启发式特征选择算法。首先,在探索阶段引入Sine映射函数,初始化哈里斯鹰种群位置,运用自适应调整算子来改变HHO搜索范围,并更新HHO的种群位置。其次,利用对数惯性权重改进逃逸能量的更新公式,将迭代次数引入跳跃距离中,使用步长调整参数调整HHO的搜索距离,进而平衡探索与开发能力;在此基础上设计了改进的HHO算法,避免HHO算法陷入局部最优。然后,引入S型和V型传递函数,更新改进的HHO算法的二进制位置和种群位置,设计了两种二进制的改进HHO算法。最后,使用适应度函数评估特征子集,并将二进制改进HHO算法与适应度函数相结合,提出了两种基于二进制的改进HHO元启发式特征选择算法。在10个基准函数和17个公共数据集上的实验结果表明,4种优化策略在10个基准函数上有效提升了HHO算法的优化性能,改进的HHO算法明显优于对比的其他优化算法;在12个UCI数据集和5个高维基因数据集上,将所提算法与基于BHHO的特征选择算法和其他特征选择算法进行比较,实验结果显示,基于V型改进的HHO特征选择算法具备良好的寻优能力与分类性能。 展开更多
关键词 特征选择 元启发式 二进制 哈里斯鹰优化 适应度函数
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多策略改进的混沌哈里斯鹰优化算法 被引量：9
15
作者 胡春安 熊昱然 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1648-1660,共13页
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... 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。 展开更多
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
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改进哈里斯鹰优化算法与BP神经网络组合的滑坡位移高精度预测模型 被引量：4
16
作者 瞿伟 刘祥斌 +2 位作者 李久元 王宇豪 李达 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2023年第3期522-534,共13页
开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(... 开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)与BP神经网络组合(IHHO-BP)的滑坡位移高精度预测模型。结合我国典型黄土滑坡——甘肃黑方台党川滑坡HF08、HF05和HF09等3个监测点的北斗/GNSS实测数据,验证了IHHO-BP模型在3个实测数据集中的位移预测精度均优于单一BP神经网络模型,以及哈里斯鹰优化算法、麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)与BP神经网络组合的预测模型。结果表明:引入Levy变异、局部增强和随机化Halton序列种群初始化策略的改进哈里斯鹰优化算法,可有效解决哈里斯鹰优化算法搜索精度低且会陷入局部最优的问题;IHHO-BP模型具有更好的泛化能力,可有效提升滑坡位移的预测精度,该组合预测模型具有更好的推广应用价值。 展开更多
关键词 黄土滑坡 位移预测 改进哈里斯鹰优化算法 BP神经网络 Levy变异 局部增强 随机化Halton序列 黑方台
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基于改进的哈里斯鹰优化算法的特征选择 被引量：3
17
作者 赵小强 强睿儒 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期93-101,共9页
特征选择是一项旨在通过移除不相关、冗余的数据来减少特征数量,同时可以保持较高的分类精度的机器学习任务.针对哈里斯鹰优化算法(HHO)不能在离散的特征空间进行特征选择,以及算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出了基... 特征选择是一项旨在通过移除不相关、冗余的数据来减少特征数量,同时可以保持较高的分类精度的机器学习任务.针对哈里斯鹰优化算法(HHO)不能在离散的特征空间进行特征选择,以及算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出了基于改进的哈里斯鹰的特征选择算法.首先使用混沌映射初始种群多样化,以确保在种群质量较优的前提下能够均匀分布于搜索空间;其次,通过引入高斯变异算子对兔子的位置进行重新更新,以避免算法陷入局部最优;最后设计二次优化算法的二进制版本并将其应用于基于KNN分类器的包裹式特征选择问题中.通过在18个经典的UCI数据集进行特征选择仿真实验,结果显示该算法在适应度值、平均分类准确度以及平均特征选择数量上比其他主流算法都能获得更好的结果,从而表明该算法能够进行有效的提取特征子集和得到更准确的数据分类,并能够实现更高的寻优精度. 展开更多
关键词 包裹式特征选择 哈里斯鹰优化算法 混沌映射 高斯变异
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基于围猎改进哈里斯鹰优化的粒子滤波方法 被引量：9
18
作者 李冀 周战洪 +2 位作者 贺红林 刘文光 李怡庆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2284-2292,共9页
针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,该文结合融入围猎策略的哈里斯鹰优化算法设计一种群智能优化粒子滤波方法(EHHOPF)。首先,引入围猎策略替代哈里斯鹰优化算法全局搜索策略以适配粒子滤波环境;其次,采用Sigmoid函数构建... 针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,该文结合融入围猎策略的哈里斯鹰优化算法设计一种群智能优化粒子滤波方法(EHHOPF)。首先,引入围猎策略替代哈里斯鹰优化算法全局搜索策略以适配粒子滤波环境;其次,采用Sigmoid函数构建非线性猎物逃逸能量平衡算法的探索阶段和开发阶段;最后构建选择比例因子融合开发阶段捕猎策略并采用非线性猎物跳跃强度保证算法收敛效率。仿真结果表明,与标准粒子滤波以及磷虾算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法、灰狼算法优化的粒子滤波方法相比,基于围猎改进哈里斯鹰优化的粒子滤波方法有效提升了系统状态估计精度、滤波稳定性和滤波实时性。 展开更多
关键词 粒子滤波 哈里斯鹰优化算法 权值退化 样本贫化
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基于自适应调整哈里斯鹰优化算法求解机器人路径规划问题 被引量：8
19
作者 黄霖 符强 童楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3840-3847,共8页
针对启发式算法在机器人路径规划过程中存在路径长度不稳定和易陷入局部极小点的问题,提出一种基于自适应调整哈里斯鹰优化(AAHHO)算法。首先,利用收敛因子调整策略,调节全局搜索阶段和局部搜索阶段的平衡,同时利用自然常数为底数,提高... 针对启发式算法在机器人路径规划过程中存在路径长度不稳定和易陷入局部极小点的问题,提出一种基于自适应调整哈里斯鹰优化(AAHHO)算法。首先,利用收敛因子调整策略,调节全局搜索阶段和局部搜索阶段的平衡,同时利用自然常数为底数,提高搜索效率和收敛精度;其次,在全局搜索阶段,采用精英合作引导搜索策略,通过3个精英哈里斯鹰合作引导其他个体更新位置以提高搜索性能,通过3个最优位置加强种群间的信息交流;最后,通过模拟种内竞争策略增强哈里斯鹰跳出局部最优的能力。函数测试和机器人路径规划对比实验结果表明,所提算法无论是函数测试还是机器人路径规划都优于IHHO(Improve Harris Hawk Optimization)和CHHO(Chaotic Harris Hawk Optimization)等对比算法,对于求解机器人的路径规划具有较好的有效性、可行性和稳定性。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 哈里斯鹰优化算法 收敛因子调整 精英合作引导搜索 种内竞争
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集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法 被引量：6
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作者 张帅 王俊杰 +2 位作者 李爱莲 全凌翔 崔桂梅 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期1153-1161,共9页
针对基本哈里斯鹰算法收敛速度慢和易陷入局部寻优等问题,提出一种集成正态云模型和动态扰动策略的改进哈里斯鹰算法.在全局搜索阶段,利用正态云模型的随机性和模糊性和随机反向学习思想对哈里斯鹰位置进行更新,从而丰富种群多样性和提... 针对基本哈里斯鹰算法收敛速度慢和易陷入局部寻优等问题,提出一种集成正态云模型和动态扰动策略的改进哈里斯鹰算法.在全局搜索阶段,利用正态云模型的随机性和模糊性和随机反向学习思想对哈里斯鹰位置进行更新,从而丰富种群多样性和提高算法全局搜索能力.在局部开发阶段,引入动态扰动策略更新不同捕食策略下的哈里斯鹰位置,改善算法局部开发能力.选取不同维度的基准测试函数进行仿真,同时利用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验、三杆桁架设计问题对改进哈里斯鹰算法和其它优化算法进行对比分析.实验结果表明:提出的改进哈里斯鹰算法收敛速度更快,寻优精度更高,验证了改进策略的有效性. 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 正态云模型 反向学习 动态扰动
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