哈里斯鹰（HHO）优化算法常用的参数有哪些

哈里斯鹰优化算法（HHO）是一种新的全局优化算法，它模拟了哈里斯鹰的捕猎行为来寻找最优解。HHO算法的主要参数包括：

1. Population size（种群大小）：确定了每一代中参与搜索的个体数量。
2. Maximum iterations（最大迭代次数）：确定了算法搜索的最大次数。
3. Search agents（搜索代理）：确定了搜索代理的数量和类型，包括鹰和猎物，以及它们在搜索过程中的行为模式。
4. Discovery rate（探索率）：决定了搜索代理在搜索空间中移动的速度和范围。
5. Crossover rate（交叉率）：决定了搜索代理之间交换信息的概率。
6. Mutation rate（变异率）：决定了搜索代理在搜索空间中进行随机跳跃的概率。
7. Elite solutions（优秀解）：保留搜索过程中的最优解，避免搜索过程中最优解的丢失。

这些参数的设置将影响算法的搜索效果和搜索速度。在实际应用中，需要根据不同问题的特点进行适当的调整。