火鹰优化

个人整合了火鹰优化算法的源代码和详细原理说明，更多优化算法可在空间内查看。

该工具箱提供金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面，其相关论文的信息如下： 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本链接：https://www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 如有疑问，请联系：geo.algorithm@gmail.com

哈里斯鹰优化算法（HHO）是一种仿生智能优化算法，灵感来源于哈里斯鹰的捕食行为。算法模拟了鹰群在搜索最佳猎物位置时的群体协作和个体智能，适用于解决工程设计、数据分析和机器学习优化问题。压缩包包含主程序文件HHO.m、初始化函数initialization.m、辅助函数Get_Functions_details.m等，以及算法简介PDF和许可文件。通过这些资源，您可以深入理解HHO算法的工作原理和实际应用。

长期记忆HHO（LMHHO）利用记忆概念存储最佳解决方案，代码演示了如何修改HHO变体。此外，代码还评估了探索-开发比率和多样性。

使用Matlab语言实现了光束火虫算法，操作简单且适用于多种优化问题。

【优化解决方案】基于金鹰算法GEO解决多目标优化问题matlab源码.zip

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

为了演示基本的RSA公钥加密和签名原理，使用Matlab进行开发。

哈里斯鹰算法优化的 LSSVM 模型，说白了就是用聪明点的搜索策略帮 LSSVM 找最合适的参数。里面的 HHO（Harris Hawks Optimization），灵感挺有意思，模拟鹰群狩猎策略，蛮适合这类参数优化场景的。比起手动调参或者网格搜索，效率高不少。回归预测方面，LSSVM 本身就挺好用的，尤其是对小样本高维数据。但它挑参数，一不小心就跑偏。用 HHO 调一调，预测准头能提升一大截。文章里有详细实现流程，从准备数据、建模到评估，步骤清晰。代码方面是用 Matlab 写的，结构不复杂。trainlssvm、hho_lssvm.m这些核心函数调用得比较清楚，适合上手快点的项目落地。你

鹰山组地层水为高矿化度CaCl2型，总矿化度随深度减小，自塔中I号断裂向南增高。水体富含K++Na+和Cl-离子，成因与浓缩变质作用或碳酸盐岩矿物溶解相关。高矿化度、低钠氯系数和低脱硫系数表明该区整体有利于油气保存。