一、河马优化算法
河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）由Amiri等人于2024年提出，该算法模拟了河马在河流或池塘中的位置更新、针对捕食者的防御策略以及规避方法。河马优化算法的灵感来自河马生活中观察到的三种突出行为模式。河马群由几只雌性河马、河马幼崽、多只成年雄性河马和一只占主导地位的雄性河马（牛群的领导者）组成.由于它们与生俱来的好奇心，幼崽和小河马经常表现出远离群体的倾向。因此，它们可能会变得孤立并成为捕食者的目标。
参考文献：
1\]Amiri, Mohammad Hussein, et al. "Hippopotamus Optimization Algorithm: a Novel Nature-Inspired Optimization Algorithm." Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Springer Science and Business Media LLC, Feb. 2024, doi:10.1038/s41598-024-54910-3. ### 二、23个函数介绍  参考文献： \[1\] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster\[J\]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102. ### 三、HO求解23个函数 #### 3.1部分代码 ``` close all ; clear clc Npop=30; Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 ( Tmax=300; [lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); [Best_fit,Best_pos,Convergence_curve]=HO(Npop,Tmax,lb,ub,dim,fobj); figure('Position',[100 100 660 290]) %Draw search space subplot(1,2,1); func_plot(Function_name); title('Parameter space') xlabel('x_1'); ylabel('x_2'); zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )']) %Draw objective space subplot(1,2,2); semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',3) title('Search space') xlabel('Iteration'); ylabel('Best score obtained so far'); axis tight grid on box on legend('HO') saveas(gca,[Function_name '.jpg']); display(['The best solution is ', num2str(Best_pos)]); display(['The best fitness value is ', num2str(Best_fit)]); ``` #### 3.2部分结果         ### 四、完整MATLAB代码