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原理而提出的新兴群体智能优化算法。是众多群体智能算法之一，可看我的文章：
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一、算法原理
FOA通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程，实现对解空间的群体迭代搜索。果蝇本身在感觉和感知方面优于其他物种，尤其是在嗅觉和视觉方面。果蝇的嗅觉器官能发现空气中漂浮的各种气味，甚至能闻到40公里外的食物；而当它接近食物位置时，也可以用其灵敏的视觉找到食物和同伴聚集的位置，并朝那个方向飞行。基本信息如下：
| 算法名称 |
果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA） |
| 提出者 |
潘文超 |
| 提出时间 |
2011年 |
| 原理基础 |
模拟果蝇利用嗅觉和视觉寻找食物的行为，通过气味浓度来引导果蝇的搜索方向。 |
| 特点 |
- 简单易实现：算法结构简单，易于编程实现。 - 全局搜索能力强：通过模拟果蝇的嗅觉和视觉搜索行为，能够有效探索解空间。 - 适应性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 |
| 应用 |
- 工程优化 |