果蠅優(yōu)化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，簡(jiǎn)稱FFOA）是一種基于果蠅覓食行為的模擬進(jìn)化算法。它由Y. Yang等人于2013年提出，主要用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。

果蠅覓食行為是指在自然環(huán)境中，果蠅會(huì)尋找食物源并選擇最合適的路徑進(jìn)行飛行。在果蠅優(yōu)化算法中，這種覓食行為抽象為一種搜索策略，通過模擬果蠅的飛行路徑和速度來尋找最優(yōu)解。

果蠅優(yōu)化算法的主要步驟如下：

1. 初始化種群：隨機(jī)生成一定數(shù)量的果蠅個(gè)體，每個(gè)個(gè)體包含位置、速度和適應(yīng)度值等信息。

2. 計(jì)算適應(yīng)度值：根據(jù)問題的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)果蠅個(gè)體的適應(yīng)度值。

3. 更新果蠅位置和速度：根據(jù)果蠅的飛行路徑和速度，更新其位置和速度。速度更新公式為：v_i = v_i - c1 Δv_i + c2 Δv_g，其中Δv_i表示果蠅i的速度變化量，Δv_g表示果蠅g的速度變化量。

4. 判斷是否滿足終止條件：如果某個(gè)果蠅個(gè)體的適應(yīng)度值不再發(fā)生變化，或者達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，則認(rèn)為該個(gè)體已經(jīng)找到了最優(yōu)解，跳出循環(huán)。

5. 輸出最優(yōu)解：將找到的最優(yōu)解作為問題的近似最優(yōu)解，返回給求解者。

果蠅優(yōu)化算法具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，適用于解決一些復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題。