基于随机无迹σ变异的改进HHO算法及应用

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gz20090907
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针对传统哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization Algorithm,HHO)求解精度低、迭代后期收敛慢以及易早熟收敛的不足,提出一种融合随机无迹σ变异的改进哈里斯鹰优化算法(Opposite-SupportHarrisHawk Optimization Algorithm,OSHHO)。利用伪对立和伪反射学习机制加快HHO算法的寻优效率,提升全局收敛能力;提出能量因子非线性周期性调整机制均衡算法的全局搜索与局部开发能力;设计随机无迹变异机制使算法能够跳离局部极值点,进一步提高算法的寻优精度和收敛速度。在八个基准函数上测试了OSHHO算法的寻优性能。为了验证算法的实用性,利用改进哈里斯鹰优化算法OSHHO优化支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)的关键参数,并将模型应用于新冠肺炎疫情传播预测问题。随机选取若干天新冠肺炎疫情日增确认人数作为样本数据,利用训练好的SVM模型预测新冠肺炎疫情变化趋势。结果证实算法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。
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