• 以下是關于河馬優化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm, HO）的完整綜述，包含原理、公式、應用場景、改進方向及可直接運行的 Matlab 完整代碼。

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一、算法原理

• 河馬優化算法（HO）由Amiri等人于2024年提出，是受河馬群體行為啟發的元啟發式算法，其核心基于以下三階段行為模型：

1. 探索階段（幼年河馬行為）
   • 模擬幼年河馬的隨機探索，通過隨機擾動擴大搜索范圍，避免陷入局部最優。
2. 防御階段（領地保護行為）
   • 當檢測到捕食者（局部最優威脅）時，河馬調整位置以保護領地，對應局部搜索。
3. 逃離階段（危險逃離行為）
   • 若威脅持續，河馬逃向水域（安全區域），增強局部開發能力。

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二、核心公式