HHO算法的基本原理概述?哈里斯鷹搜索算法是（HarrisHawksOptimization，HHO）是2019年Heidar等提出的一種元啟發(fā)式搜索算法。搜索過程主要分為探索階段、探索與開發(fā)轉(zhuǎn)換階段和開發(fā)階段[12]。其算法步驟如下：1.探索階段??哈里斯鷹會利用眼睛追蹤和發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，但有時候也會看不到目標(biāo)。因此，哈里斯鷹會花費(fèi)幾個小時去等待、觀察和監(jiān)視沙漠地帶。哈里斯鷹是HHO候選方案，任何時間段接近期望值的目標(biāo)或者等于期望值的目標(biāo)哈里斯鷹有兩種選擇：概率落位指定的地點(diǎn)，并且伺機(jī)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。哈里斯鷹隨機(jī)棲息在某些位置，并等待根據(jù)兩種策略探測目標(biāo)。每當(dāng)各種哈里斯鷹等待策略概率q相等時，則當(dāng)q<0.5時，哈里斯鷹會進(jìn)行等待依據(jù)目標(biāo)和其他同類的位置信息；當(dāng)q>0.5時，哈里斯鷹會隨機(jī)棲息在鷹群活動范圍內(nèi)的大樹上，具體模型為，Xt+1其中，X(t+1)是下一次迭代過程種鷹的位置量，Xrabbitt是目標(biāo)的位置(即擁有最優(yōu)適應(yīng)度的個體位置)，X(t)是當(dāng)前鷹的位置向量，r1,r2,r3,r42.探索到開發(fā)因?yàn)樵趆ho算法中，目標(biāo)在逃脫哈里斯鷹的追獵過程中在目標(biāo)的逃避過程中，關(guān)于目標(biāo)的能量會降到一個很低的點(diǎn)，這時候哈里斯鷹就會依據(jù)此特點(diǎn)，目標(biāo)的能量降低，會將自己的計(jì)劃由探索目標(biāo)改變?yōu)殚_發(fā)，也就是追尋。此時E=2E01?t3.開發(fā)階段在這個階段下，目標(biāo)為了躲避哈里斯鷹的追捕往往會選擇躲避，此時哈里斯鷹的突然襲擊就會落空。為了避免這種情況的發(fā)生，哈里斯鷹依據(jù)目標(biāo)的兔脫值有著四種不同的攻擊手段。目標(biāo)總是試圖從危險(xiǎn)中逃脫。假設(shè)r是目標(biāo)在突襲前逃脫的機(jī)會，成功逃避（r<0.5）或未成功逃避（r≥0.5）。哈里斯鷹會利用硬圍攻或者軟的圍攻來捕獲目標(biāo)。這意味著它們將根據(jù)目標(biāo)的保留能量從不同方向輕柔地或強(qiáng)硬地包圍目標(biāo)。在現(xiàn)實(shí)情況下，目標(biāo)會被鷹追捕，隨著時間的流逝越來越近，利用互相合作來增加突然襲擊擊殺的概率。隨著鷹的追捕，目標(biāo)會失去能量；之后，鷹繼續(xù)圍攻，輕而易舉地瞄準(zhǔn)目標(biāo)，顯示戰(zhàn)略的措施，使HHO能夠在簡單的操作和強(qiáng)大的系統(tǒng)之間切換，E參數(shù)被家如進(jìn)來，于是，進(jìn)行軟圍攻時|E|≥0.5；當(dāng)鷹硬圍攻要被老鷹行動時|E|<0.5。3.1軟圍攻當(dāng)r≥0.5且|E|時≥0.5時，目標(biāo)非常疲憊，逃逸能量低，兔子還有力氣立即嘗試跳躍。與此同時，哈里斯鷹發(fā)動突襲也就是硬圍攻。行為與以下規(guī)則進(jìn)行建模：Xt+1=ΔXΔXt=Xrand其中，此時的個體與最優(yōu)秀的差用ΔXt來表示，0~1中隨機(jī)的一個數(shù)用r5來說表示，J=21?r3.2硬圍攻當(dāng)r≥0.5且|E|<0.5時，目標(biāo)非常疲憊，逃逸能量低。在目標(biāo)失去能力逃脫追捕時鷹會利用突襲來追捕目標(biāo)，公式如下：Xt+1=3.3漸進(jìn)式快速俯沖的軟包圍當(dāng)r<0.5且|E|>0.5時,兔子的能量足夠，存在概率躲避鷹的追捕，但是能量不足以快速逃離，因此哈里斯鷹根據(jù)這種情況會改變追捕方式，將硬包圍的計(jì)劃置于突然襲擊之前，縮小攻擊范圍，并以此種方式追捕。第一個策略更新公式：Y=Xrabbit此時第二個策略公式為：Z=Y+S×LF(D)(2.4-7)此公式中用D來表示問題的維度，S是一個D維的隨機(jī)向量，LF為Levy飛行函數(shù)，公式如下：LFx=0.01×u×σv其中L和m為0到1內(nèi)隨機(jī)均勻分布的數(shù)，將β的值定為1.5。最終公式如下：Xt+1=3.4