เปรียบเทียบวิธี

	อัลกอริทึมการหาค่าเหมาะสมที่สุดเชิงเลขคณิต	Harris Hawks Optimization
สาขาวิชา	การหาค่าเหมาะที่สุด	การหาค่าเหมาะที่สุด
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2020	2019
ผู้ริเริ่ม	Laith Abualigah	Ali Asghar Heidari
ประเภท	Mathematical metaheuristic algorithm	Nature-inspired metaheuristic algorithm
แหล่งต้นตำรับ	Abualigah, L., Yousri, D., Abd Elaziz, M., Ewees, A. A., Al-qaness, M. A., & Gandomi, A. H. (2021). Arithmetic optimization algorithm: A new metaheuristic algorithm for solving optimization problems. Applied Mathematics and Computation, 392, 125450.	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.
ชื่อเรียกอื่น	AOA	HHO
ที่เกี่ยวข้อง	5	4
สรุป	The Arithmetic Optimization Algorithm (AOA) is a metaheuristic optimization approach introduced by Abualigah et al. in 2020 that leverages mathematical operators (multiplication, division, addition, subtraction) as the inspiration for search strategies. Unlike nature-inspired algorithms, AOA uses the inherent properties of arithmetic operations to balance exploration and exploitation, making it particularly effective for mathematical optimization problems.	Harris Hawks Optimization (HHO) is a metaheuristic algorithm introduced by Heidari et al. in 2019, inspired by the hunting strategies of Harris's hawks. The algorithm models the cooperative hunting behavior and escape strategies of these raptors to solve complex optimization problems. HHO balances exploration through perching and exploitation through dynamic pursuit, making it effective for multimodal and high-dimensional optimization.