हैरिस हॉक्स ऑप्टिमाइजेशन
हैरिस हॉक्स ऑप्टिमाइजेशन (HHO) एक मेटाहेयूरिस्टिक एल्गोरिथम है जिसे हैदरी एट अल. ने 2019 में प्रस्तुत किया था, जो हैरिस के बाजों की शिकार रणनीतियों से प्रेरित है। यह एल्गोरिथम जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए इन शिकारी पक्षियों के सहकारी शिकार व्यवहार और पलायन रणनीतियों का मॉडल तैयार करता है। HHO परचिंग के माध्यम से अन्वेषण (exploration) और गतिशील पीछा करने के माध्यम से शोषण (exploitation) को संतुलित करता है, जिससे यह मल्टीमॉडल और उच्च-आयामी अनुकूलन के लिए प्रभावी हो जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Harris Hawks Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/optimization/harris-hawks-optimization
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