• 以下是关于河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm, HO）的完整综述，包含原理、公式、应用场景、改进方向及可直接运行的 Matlab 完整代码。

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一、算法原理

• 河马优化算法（HO）由Amiri等人于2024年提出，是受河马群体行为启发的元启发式算法，其核心基于以下三阶段行为模型：

1. 探索阶段（幼年河马行为）
   • 模拟幼年河马的随机探索，通过随机扰动扩大搜索范围，避免陷入局部最优。
2. 防御阶段（领地保护行为）
   • 当检测到捕食者（局部最优威胁）时，河马调整位置以保护领地，对应局部搜索。
3. 逃离阶段（危险逃离行为）
   • 若威胁持续，河马逃向水域（安全区域），增强局部开发能力。

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二、核心公式