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摘要
针对基本哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO)存在易陷入局部最优值、收敛精度低和收敛速度慢的问题，提出混合差分进化以及二次插值法改进的哈里斯鹰算法.首先，在初始化种群阶段使用Sobol产生均匀随机数，增强种群遍历性及多样性；其次，在探索阶段融合差分进化算法加速HHO算法的寻优过程以及精度，同时提高全局搜索能力；最后，开发阶段使用二次插值法改进包围策略，提高算法局部搜索能力.同时改进算法中还加入了简单的精英制度，通过子代与父代适应度比较选出较优的一代作为下一种群.通过对测试函数集优化求解验证，表明改进算法具有较好的寻优能力及收敛速度，同时能有效避免陷入局部最优解.
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