改进果蝇优化算法：参数修正与收敛策略提升搜索性能

本文主要探讨了"参数修正与收敛策略融合的果蝇优化算法"这一主题，针对传统果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）在实际应用中遇到的问题进行深入研究。FOA作为一种基于生物启发的群智能算法，其核心原理是模拟果蝇觅食行为来寻找全局最优解。然而，FOA在处理复杂问题时，往往表现出收敛速度慢和容易陷入局部最优状态的缺点。 首先，文章指出FOA的一个关键问题是其味道浓度判定值S必须是非负数，这限制了它处理某些优化问题的能力，例如当最优解可能是负数的情况。为了克服这一限制，作者对味道浓度计算公式进行了修正，允许S的范围扩大，从而适应更广泛的优化问题。 其次，针对高维函数中可能出现的维度间互扰问题，研究者提出了一种改进方法。在迭代过程中，果蝇个体不再仅限于单维优化，而是对最优值附近进行逐维扰动，这有助于避免维度之间的相互影响，提高搜索效率。 再者，为了防止算法陷入局部最优，文中引入了收敛判断因子。当算法在多次迭代后未能显著提升性能，就认为可能陷入了局部最优。这时，部分果蝇个体会继续在最优解附近探索，同时其他果蝇则在解空间进行混沌扰动，以寻找全局最优解。选择合适的收敛判断阈值至关重要，因为它影响着算法的优化速度和精度。通过实验分析，确定了一个既能保证搜索精度又能快速收敛的阈值。 实验结果显示，经过这些改进后的果蝇优化算法在解决测试函数时，不仅搜索精度得到了显著提高，而且收敛速度也有了明显的加快，相较于原始的FOA算法有明显优势。这些研究成果对于优化复杂问题、提高算法性能具有重要的理论价值和实践意义，尤其是在计算机工程与应用领域，如优化支持向量机参数或解决旅行商问题等方面有着广阔的应用前景。