果蝇优化算法的源

资 源 简 介

果蝇优化算法的源

详 情 说 明

果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA）是一种基于果蝇觅食行为的启发式优化算法，尤其适用于连续函数的优化问题。该算法模拟果蝇群体通过嗅觉和视觉寻找食物的过程，具有结构简单、参数少且收敛精度较高的特点。

算法核心逻辑 初始化阶段：随机生成果蝇种群的位置，通常以二维或多维空间中的坐标表示。 嗅觉搜索：果蝇通过嗅觉随机探索周围区域，更新当前位置，生成新解。 视觉搜索：评估新解的适应度（如函数值），保留最优解，种群向该方向移动。 迭代更新：重复嗅觉与视觉搜索过程，逐步逼近全局最优解。

优势分析 全局搜索能力：通过随机扰动避免陷入局部最优。 低计算成本：仅需调整种群规模和迭代次数。 适用性广：对连续、非线性、多峰函数优化表现良好。

应用场景 常见于工程优化、机器学习参数调优及经济模型求解。若需进一步扩展，可结合自适应步长策略或混合其他算法（如PSO）以提升性能。