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作者：夏小刚;彭嘉超;
单位：西安科技大学理学院;
摘要：针对哈里斯鹰优化算法(HHO)收敛精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法(SCNHHO)。首先，采用佳点集策略对种群进行初始化，使种群分布更均匀，提高算法收敛速度和精度；其次，在探索阶段引入正余弦策略，利用正余弦函数的震荡特性扩大搜索范围，寻求更多潜在的优质解；最后，在开发阶段引入非线性参数来平衡探索与开发，避免算法陷入局部最优。针对不同维度的基准测试函数进行性能测试，结合Wilcoxon秩和检验与Friedman检验的结果，将该算法与其他5个对比算法进行分析。结果表明，改进算法性能较原始HHO算法有较大提升，并且优于斑马优化算法(ZOA)、鲸鱼优化算法(WOA)和2种哈里斯鹰算法的变体(MHHO和IHHO),验证了改进策略的有效性。最后通过三杆桁架设计问题进一步验证了SCNHHO的实用性。
关键词：哈里斯鹰优化算法;;佳点集策略;;正余弦函数;;非线性参数;;Wilcoxon秩和检验;;基准测试函数
基金资助：国家自然科学基金项目(52074211)
