曹岩枫，徐 诚

（南京理工大学机械工程学院，南京 210094）

0 引言

果蝇优化算法[1]是中国台湾学者潘文超提出的一种基于果蝇觅食行为的全局优化算法。果蝇优化算法和其他优化算法相比，具有算法简单、程序实现容易、调节参数较少、计算量小、能够实现全局寻优且收敛快等特点。近年来，一些学者针对防止算法早熟收敛进行了改进[2-4]，果蝇优化算法在广义回归神经网络参数优化与支持向量机参数优化等领域应用较多[5-7]，但目前果蝇优化算法在多目标工程问题领域的应用还较少。

本文在搜索空间、味道浓度判定值定义以及寻优策略等方面，对原始的果蝇优化算法进行改进，提出了改进的多目标果蝇算法，使得改进后的算法性能大大提高。并将改进的多目标果蝇优化算法成功应用于全弹道优化设计中，效果较好。

1 果蝇优化算法

果蝇优化算法是一种源于对果蝇觅食行为模拟的全局优化算法。果蝇拥有优于其他物种的嗅觉及视觉，能够通过嗅觉器官搜集空气中的各种气味，飞近食物后再用灵敏的视觉确定食物的位置，最后飞向食物。根据果蝇搜寻食物的特性，果蝇优化算法可归纳为以下几个必要的步骤：

1）初始化种群规模N，最大迭代次数gmax，随机初始化果蝇种群初始位置（Xaxis，Yaxis）；

2）随机设定果蝇个体的搜索方向Rrandom和搜索距离h：

其中，Rrandom为0到1之间的随机数。

3）由于无法得知食物源的位置，因此，先估算果蝇个体与原点的距离D，再求倒数计算得到……