【仅需一行】13种变异策略改进所有优化算法，以哈里斯鹰算法HHO为例，帮你一键解决（附matlab代码）

 引言

利用变异策略可以缓解优化算法在大规模优化问题中存在早熟收敛、易陷入局部最优和收敛精度低的缺点。

本期不完全整理了13种常见的变异策略的matlab代码，该策略适用于所有优化算法。具体有：

1. 高斯变异

2. 高斯精英变异

3. 柯西变异

4. 柯西逆累积分布变异

5. t分布扰动变异

6. 自适应t分布扰动变异

7. 正态云变异

8. 周期变异

9. 精英差分变异 DE/best/1

10. 随机-精英差分变异 DE/rand-to-best/1

11. 随机差分变异 DE/rand/2

12. 精英差分变异 DE/best/2

13. 非均匀变异

以哈里斯鹰优化算法HHO为例，用13种变异策略进行改进，mutation_HHO.m，分别如下所示。算法最大迭代次数为500次，种群数50，在cec2017函数上进行测试。为快速验证算法，每个算法暂运行2次，均值作为最终的结果。点击run.m运行

高斯变异的哈里斯鹰优化算法，guass1-HHO高斯精英变异的哈里斯鹰优化算法，guass2-HHO柯西变异的哈里斯鹰优化算法，Cauchy1-HHO柯西逆累积分布变异的哈里斯鹰优化算法Cauchy2-HHOt分布扰动变异的哈里斯鹰优化算法，t-HHO自适应t分布扰动变异的哈里斯鹰优化算法，self-t-HHO正态云变异的哈里斯鹰优化算法，Cloud-HHO周期变异的哈里斯鹰优化算法，Periodic-HHO精英差分变异的哈里斯鹰优化算法， DE/best/1-HHO 随机-精英差分变异的哈里斯鹰优化算法， DE/rand-to-best/1-HHO 随机差分变异的哈里斯鹰优化算法， DE/rand/2-HHO 精英差分变异的哈里斯鹰优化算法， DE/best/2-HHO 非均匀变异的哈里斯鹰优化算法， H-HHO

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