El Algoritmo de Optimización Aritmética (AOA) es una metaheurística novedosa inspirada en operadores aritméticos matemáticos. Debido a su estructura simple y ajuste flexible de parámetros, el AOA se ha aplicado para resolver varios problemas de ingeniería. Sin embargo, el AOA aún enfrenta desafíos como una capacidad de explotación pobre y una tendencia a caer en óptimos locales, especialmente en problemas complejos y de alta dimensionalidad. En este documento, proponemos un Algoritmo de Optimización Aritmética Mejorado Híbrido (HIAOA) para abordar los problemas de susceptibilidad a óptimos locales en los AOA. Primero, se incorpora la optimización del lobo gris en los AOA, donde el comportamiento de caza grupal del GWO permite que múltiples individuos realicen búsquedas locales al mismo tiempo, lo que permite que la solución se ajuste más finamente y evite la sobreconcentración en una región particular, lo que puede mejorar la capacidad de explotación del AOA. En segundo lugar, al final de cada ejecución de AOA, se selecciona con la misma probabilidad el mecanismo de seguidor y la operación de mutación de Cauchy del Algoritmo de Búsqueda de Gorriones y se perturban para mejorar la capacidad del AOA de escapar del óptimo local. El rendimiento general del algoritmo mejorado se evalúa seleccionando 23 funciones de referencia y utilizando la prueba de rango de suma de Wilcoxon. Se comparan los resultados del HIAOA con otros algoritmos de optimización inteligente. Además, el HIAOA también puede resolver con éxito tres problemas de diseño de ingeniería, demostrando su competitividad. Según los resultados experimentales, el HIAOA tiene mejores resultados de prueba que el comparador.