基于分组搜索的果蝇优化算法（G-FOA）将果蝇群体分为多个小组，每组独立进行嗅觉和视觉搜索，通过信息交换更新最优解，提高搜索效率和全局优化能力。
1. 果蝇优化算法基础
果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA）是一种基于果蝇觅食行为的仿生学智能优化算法，由台湾亚东技术学院的潘文超于2011年提出。其核心思想是通过模拟果蝇的嗅觉和视觉，实现对问题的全局随机搜索和局部精细搜索。在FOA中，果蝇群体根据当前最优解的信息进行迭代搜索，逐步逼近全局最优解。
图1 果蝇优化算法演示图
果蝇优化算法的基本信息：
| 属性 |
描述 |
数值/说明 |
| 算法名称 |
果蝇优化算法 |
FOA |
| 基本思想 |
模拟果蝇觅食行为 |
感知气味浓度梯度，快速找到食物源 |
| 实现步骤 |
初始化 |
随机生成果蝇群体及参数 |
| 评估解的质量 |
根据目标函数计算适应度 |
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| 搜索过程 |
嗅觉与视觉搜索，调整搜索方向和步长 |
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| 更新解的信息 |
找到更优解时，更新空间与目标函数信息 |
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| 优势 |
计算简单 |
运算过程相对简单，易于实现 |
| 全局搜索能力强 |
能找到全局最优解 |
2. 基于分组搜索的FOA
2.1 分组策略
将果蝇群体分为多个小组，每组果蝇具有相同的初始位置和搜索范围，设定果蝇群体的规模、搜索空间的维度和边界等参数，每个小组在各自搜索空间中独立进行搜索。分组策略可以根据问题的规模和复杂度进行调整，以确保每组果蝇都能够在合理的搜索范围内进行高效搜索。
2.2 搜索过程
（1）嗅觉搜索：每组果蝇在搜索空间内随机飞行，通过评估目标函数值来确定当前位置的适应度。适应度较高的果蝇被视为潜在的食物源，引导其他果蝇向该方向飞行。选出每组中适应度最高的果蝇作为该组的代表，记录其位置为最佳位置。
（2）视觉搜索：在嗅觉搜索的基础上，每组果蝇选取当前最优个体作为视觉中心点，其他果蝇根据视觉中心点进行局部搜索，以进一步逼近全局最优解。
2.3 信息交换与更新
（1）信息交换：定期或不定期地在不同小组之间交换最优解信息，以充分利用各组果蝇的搜索成果，避免陷入局部最优解。各组代表分享其最佳位置信息
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