ScholarGate
المساعد
Machine learningSwarm Intelligence

تحسين صقور هاريس

تحسين صقور هاريس (HHO) هو خوارزمية استدلالية تم تقديمها بواسطة حيدري وآخرون في عام 2019، مستوحاة من استراتيجيات الصيد لصقور هاريس. تقوم الخوارزمية بنمذجة سلوك الصيد التعاوني واستراتيجيات الهروب لهذه الطيور الجارحة لحل مشاكل التحسين المعقدة. توازن HHO بين الاستكشاف من خلال التحليق والاستغلال من خلال المطاردة الديناميكية، مما يجعلها فعالة للتحسين متعدد الوسائط وعالي الأبعاد.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M., & Chen, H. (2019). Harris hawks optimization: Algorithm and applications. Future Generation Computer Systems, 97, 849-872. DOI: 10.1016/j.future.2019.02.028

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Harris Hawks Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/optimization/harris-hawks-optimization

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateHarris Hawks Optimization (Harris Hawks Optimization). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/optimization/harris-hawks-optimization · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026