提升FOA算法性能：基于轮盘赌反选的果蝇实体链接优化

"基于领域知识图谱的短文本实体链接是一个关注计算机与数字工程领域的论文，发表于2020年第7期。文章的核心内容聚焦在改进的果蝇优化算法（FOA）上，这是一种全球优化群智能算法，最初由潘文超博士受果蝇觅食行为启发提出。原始的FOA算法因其简单易懂、参数少（只需调整初始位置、种群大小和迭代步长）而具有竞争优势，相较于其他如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法和人工鱼群算法，它更易于实现且计算负担较小。 然而，该算法存在寻优精度不高、容易陷入局部最优的问题。为了克服这些缺点，论文作者针对这些问题，提出了一个创新的方法：在果蝇优化算法的迭代过程中，引入了轮盘赌反向选择机制来决定搜索步长。这种方法旨在通过保持种群多样性，增强算法在全球范围内寻找最优解的能力。这种方法避免了算法过早收敛于局部最优，提高了后期的收敛速度和寻优精度。 这篇论文的贡献在于提出了一种改进的果蝇优化算法策略，以解决传统FOA在短文本实体链接等实际问题中的局限性，这在领域知识图谱的应用中具有重要意义，特别是在提高算法性能和效率方面。研究者们对于新兴智能算法如FOA的研究兴趣持续升温，这篇论文为进一步探讨和优化这类算法提供了有价值的新思路。"