本文主要是介绍【MATLAB源码-第109期】基于matlab的哈里斯鹰优化算发(HHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
哈里斯鹰优化算法（Harris Hawk Optimization, HHO）是一种受自然界捕食行为启发的优化算法。它基于哈里斯鹰的捕猎策略和行为模式，主要用于解决各种复杂的优化问题。这个算法的核心特征在于它模拟哈里斯鹰群在不同阶段捕猎的策略，具体包括以下几个步骤：
1. 探索阶段：在此阶段，模拟哈里斯鹰群随机飞翔以探索猎物（即潜在的解决方案）。此时，算法通过随机搜索尝试发现解决方案的潜在区域。鹰群的每个成员代表搜索空间中的一个潜在解决方案，而猎物的位置代表局部或全局最优解。
2. 跟踪猎物：当鹰群某成员发现了潜在的猎物后，其他成员会开始围绕这个区域进行更密集的搜索。这一阶段，算法利用已发现的信息来缩小搜索范围，并专注于更有希望的区域。
3. 转换阶段：在这个阶段，鹰群根据猎物的移动调整自己的飞行路径和速度。在算法中，这对应于基于目标函数值动态调整搜索策略，以适应问题空间的不同区域。
4. 围攻猎物：哈里斯鹰群开始从不同的方向围攻猎物，减少猎物的逃脱机会。算法在这一阶段模拟鹰群通过多种策略逼近解决方案的过程。
5. 捕食或攻击：最后，哈里斯鹰进行决定性的攻击，这通常是一系列快速而精确的动作。在算法中，这代表了对潜在最优解的局部搜索和微调，旨在精确找到最佳解。
6. 适应性调整：在HHO算法中，一个关键特征是它的适应性。哈里斯鹰根据猎物的行为和环境条件调整其捕猎策略。类似地，在算法中，搜索策略会根据目标函数的反馈和搜索空间的特性进行动态调整。这意味着算法可以根据当前解决方案的质量和搜索过程中遇到的挑战来改变其行为模式。
7. 随机探索与精确追踪：HHO算法在探索和追踪阶段之间进行平衡。初始阶段偏向于随机探索，以覆盖更广泛的搜索空间。随着算法进展，它逐渐转向更精确的追踪，集中力量在看似有希望的区域进行深入搜索。这样的策略有助于防止算法过早收敛于局部最优解。
8. 能量损耗概念：在自然界中，哈里斯鹰在捕猎过程中会逐渐消耗能量。类似地，HHO算法引入了一个能量因子，用以模拟这种能量损耗。随着迭代次数增加，算法中的“能量”会逐渐减少，这影响了鹰群的搜索行为，使其更加专注于已发现的高质量解决方案。
9. 多样性保持机制：为了避免过早收敛和搜索多样性的丧失，HHO算法采用了多样性保持机制。这意味着算法会尝试探索新的区域，即使这些区域在初期看起来不那么有希望，从而确保全局搜索能力。
HHO算法的主要优点是它能够有效地平衡探索（全局搜索）和利用（局部搜索），这使得它在解决具有多个局部最优解的复杂问题时表现出色。此外，它能够根据问题的特性和解决方案的质量动态调整搜索策略，增强了算法的适应性和灵活性。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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