高斯变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：高斯变异哈里斯鹰优化算法（guass1-HHO）
- 变异方式：高斯变异
- 变异参数：选择不同的高斯分布参数进行变异
- 变异强度：根据算法需求调整变异强度
柯西变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：柯西变异哈里斯鹰优化算法（Cauchy1-HHO）
- 变异方式：柯西变异
- 变异参数：选择不同的柯西分布参数进行变异
- 变异强度：根据算法需求调整变异强度
柯西逆累积分布变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：柯西逆累积分布变异哈里斯鹰优化算法（Cauchy2-HHO）
- 变异方式：柯西逆累积分布变异
- 变异参数：选择不同的逆累积分布函数参数进行变异
- 变异强度：根据算法需求调整变异强度
t分布扰动变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：t分布扰动哈里斯鹰优化算法（t-HHO）
- 变异方式：t分布扰动
- 扰动参数：选择不同的t分布参数进行变异
- 扰动强度：根据算法需求调整扰动强度
自适应t分布扰动变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：自适应t分布扰动哈里斯鹰优化算法（self-t-HHO）
- 变异方式：自适应t分布扰动
- 扰动策略：根据当前搜索状态和目标函数动态调整扰动参数
正态云变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：正态云变异哈里斯鹰优化算法（Cloud-HHO）
- 变异方式：正态云变异
- 变异强度：根据算法需求，选择合适的标准差和均值进行变异
周期变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：周期变异哈里斯鹰优化算法（Periodic-HHO）
- 变异方式：周期变异，即按照一定周期进行变异操作
- 周期参数：根据算法需求，选择合适的周期参数进行变异操作
精英差分变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：精英差分哈里斯鹰优化算法（DE/best/1-HHO）
- 差分方式：精英差分，即选择当前最优解进行差分操作
- 差分策略：根据目标函数动态调整差分步长和方向，以实现更高效的搜索
随机-精英差分变异的哈里斯鹰优化算法：
- 算法名称：随机-精英差分哈里斯鹰优化算法（DE/rand-to-best/1-HHO）
- 差分方式：随机精英差分，即在随机选择最优解的基础上进行差分操作，增加搜索的多样性。
随机差分变异的哈里斯鹰优化算法：
算法名称：随机差分哈里斯鹰优化算法（DE/rand/2-HHO）
差分方式：随机差分，即根据一定的概率进行随机方向的搜索操作。
精英差分变异的哈里斯鹰优化算法：算法名称：精英差分哈里斯鹰优化算法（DE/best/2-HHO）
差分方式：精英差分，但每次只选择最优解中的一个进行差分操作，以减少搜索的复杂性。
非均匀变异的哈里斯鹰优化算法：算法名称：非均匀变异哈里斯鹰优化算法（H-HHO）
变异方式：非均匀变异，即根据一定的规则，选择不同的变异概率对解进行变异操作。