ScholarGate
Asszisztens
Machine learningSwarm Intelligence

Harris Hawks Optimalizáció

A Harris Hawks Optimalizáció (HHO) egy metaheurztikus algoritmus, amelyet Heidari és mtsai vezettek be 2019-ben, a Harris-ölyvek vadászati stratégiái által inspirálva. Az algoritmus modellezi ezeknek a ragadozó madaraknak a kooperatív vadászati viselkedését és menekülési stratégiáit összetett optimalizálási problémák megoldására. A HHO az ölyvek megpihenésen (exploration) és a dinamikus üldözésen (exploitation) alapuló keresés egyensúlyát teremti meg, így hatékony többmódusú és nagy dimenziójú optimalizálási feladatokhoz.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateHarris Hawks Optimization (Harris Hawks Optimization). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/optimization/harris-hawks-optimization · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026