1.1　基本原理

蜉蝣優化算法（mayfly optimization algorithm，MOA）是由Konstantinos Zervoudakis等于2020年提出的一種新型群體智能優化算法，其靈感源于蜉蝣的社會行為，特別是它們的交配過程。

如圖1.1所示為蜉蝣。蜉蝣是一種體量很小的昆蟲，生長于水澤地帶。幼蟲期稍長，個別種類有存活兩三年的。成蟲有兩對翅，常在水面飛行，在空中飛舞交配，完成其物種的繁衍后便死亡。成蟲壽命很短，只有幾小時至一星期左右。

圖1.1　蜉蝣

MOA包含雌性蜉蝣群體和雄性蜉蝣群體，在蜉蝣交配行為中，雄性蜉蝣的最優個體和雌性蜉蝣的最優個體進行交配，得到一個最優子代；同理，雄性蜉蝣次優個體和雌性蜉蝣次優個體進行交配得到次優子代，依此類推。這一過程符合優勝劣汰規律，逐步淘汰適應度較差的個體。

假設每個蜉蝣在d維搜索空間中的位置為x=(x₁,x₂,…,x_d )，并根據預先確定的目標函數或適應度函數對其進行搜索性能評價。同樣，假設每個蜉蝣在d維的搜索空間中的速度為v=(v₁,v₂,…,v_d )，每個蜉蝣的飛行方向是個體和社會飛行經驗的動態交互，蜉蝣都會朝向目前為止個體歷史最優位置（pbest），以及當前蜉蝣群體的全局歷史最優位置（gbest）調整自己的軌跡。