基于模拟退火的果蝇优化算法

针对果蝇算法（FOA）寻优精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于模拟退火思想的果蝇优化算法（SA-FOA）。所提算法对解的接收机制和寻优步长进行了改进：以广义的Gibbs分布产生的概率为接收概率,解的接收满足Metropolis准则;参考非均匀变异的思想,使步长随迭代次数的增加逐渐减小。通过对几种典型测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比果蝇算法也有较大的提高。因此,可以用改进算法对神经网络和服务调度问题的参数进行优化。